預測測試樣本對SVM回歸的響應

Question

對於此MathWorks文檔中給出的示例，我正在使用SVM回歸模型的示例對數據樣本進行測試（鏈接： https : //uk.mathworks.com/help/stats/compactregressionsvm.predict.html#buvytaz ）訓練數據必須與預測數據具有相同的行數，到目前為止，這是運行預測所必需的。 如果我的數據與行數不同，該怎么辦？ 如何使用樣本數量不同但仍然能夠預測可能更大誤差的數據訓練我的支持向量機？

 Data sample of the training data for the model and the data that I want to use for Mdl = fitrsvm. ans=10×2 table Training data Data to predict ___________ ____________ 14 9.4833 27 28.938 10 7.765 28 22 21.054 29 31.484 24.5 30.306 18.5 32 28.225 28 

逐步驗證我想做的事情：我要做的是：1.建立模型 2.用YFit測試 3.修改表，它確實起作用了！ 4.我將表的大小加倍以進行預測，並且確實起作用了！ 我以前做錯了事。

Answer 1

您不能使用未標記的數據來訓練模型，即沒有“預測”值的數據。 我建議您僅過濾掉所有未標記的數據點，然后在此子集中訓練模型。

從直覺上，這僅表示一個事實，即您無法從這些數據點中學習。 如果我想了解年齡->收入之間的關系，問一個人僅僅是他們的年齡而不是他們的收入對我完全沒有幫助。 這些信息對回答我的問題毫無用處。