基于SVM-RFE的回归数据特征选择算法（Matlab代码）
简介
本仓库提供了一个基于支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）的回归数据特征选择算法的Matlab代码。该算法通过递归地消除特征，最终输出选择的特征序号。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
功能特点
- 特征选择：使用SVM-RFE算法对回归数据进行特征选择，输出选择的特征序号。
- 评价指标：提供多种评价指标，包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE，帮助用户全面评估特征选择的效果。
- 代码质量：代码结构清晰，注释详细，易于理解和修改。
- 数据替换：支持用户替换数据集，方便进行不同数据集的特征选择实验。
使用方法
- 下载代码：从本仓库下载Matlab代码文件。
- 加载数据：将你的回归数据加载到Matlab环境中。
- 运行代码：运行代码文件，算法将自动进行特征选择，并输出选择的特征序号。
- 查看结果：通过评价指标查看特征选择的效果。
评价指标
- R²：决定系数，表示模型对数据的拟合程度。
- MAE：平均绝对误差，衡量预测值与实际值之间的平均差异。
- MSE：均方误差，衡量预测值与实际值之间的平方差的平均值。
- RMSE：均方根误差，MSE的平方根，衡量预测值与实际值之间的标准差。
- MAPE：平均绝对百分比误差，衡量预测值与实际值之间的平均百分比误差。
注意事项
- 请确保Matlab环境已正确配置。
- 替换数据时，请确保数据格式与代码要求一致。
- 代码中已包含详细的注释，方便用户理解和修改。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交代码优化，共同完善本算法。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。