基于KRR核岭回归(Kernel Ridge Regression)多变量回归预测 (多输入单输出) Matlab回归
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1、代码简介
基于KRR核岭回归(Kernel Ridge Regression)多变量回归预测 (多输入单输出) Matlab回归
其中核函数默认：rbf，(其中 'linear', 'poly', 'rbf'可自行更换)
1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！
2.本程序数据采用FO工艺数据库，输入特征为：涵盖膜面积、进料流速、汲取液流速、进料浓度及汲取液浓度。
3.相较于岭回归的优势：
1. 强大的非线性拟合能力
岭回归本质是线性模型。KRR通过核技巧，能够将数据隐式映射到高维甚至无限维的特征空间，并在该 空间中建立线性模型，从而实现对原始空间中复杂非线性关系的精确拟合，而无需手动进行复杂的特征工程。
2. 在高维特征空间中实现有效正则化
KRR巧妙地将岭回归的正则化思想应用于高维特征空间。它通过在由核函数定义的高维空间中进行L2正则化，在获得强大拟合能力的同时，有效控制了模型复杂度，避免了在超高维空间中容易出现的过拟合问题。
3. 模型形式统一且灵活
KRR通过更换核函数（如线性核、多项式核、高斯RBF核），即可用一个统一的模型框架来适配不同特点的数据（线性、多项式、周期性、局部结构等），提供了极大的灵活性。当使用线性核时，KRR即退化为普通的岭回归。
注：
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要
3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高
4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
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