学习心得17课

做神经网络LVM算法学习的时候，为什么我检查了好几遍代码，出现了图一的不合理清醒，明明图二的误差是对的呀？


[predict,mse,decision_value]=svmpredict(TS,TSX,model);%增加decision_value
predict=mapminmax(‘reverse’,predict’,TSps);%%转置矩阵得注意
predict=predict’;

% 打印回归结果
str=sprintf(’ 均方误差 MSE= %g 相关系数 R= %g%%’,mse(2),mse(3)*100);
disp(str);

%% 结果分析
figure;
hold on;
plot(ts,’-o’);
plot(predict,‘r-^’);
legend(‘原始数据’,‘回归预测数据’);
hold off;
title(‘原始数据和回归预测数据对比’,‘FontSize’,12);
xlabel(‘交易日天数（1990.12.19-2009.08.19）’,‘FontSize’,12);
ylabel(‘开盘数’,‘Fontsize’,12);
grid on;

figure;
error=predict-ts’;
plot(error,‘rd’);
title(‘误差图(predict data -original data)’,‘FontSize’,12);
xlabel(‘交易日天数(1990.12.19-2009.09.19)’,‘FontSize’,12);
ylabel(‘误差量’,‘FontSize’,12);
grid on;

figure;
error = (predict-ts’)./ts’;
plot(error,‘rd’);
title(‘相对误差图(predict data - original data)/original data’,‘FontSize’,12);
xlabel(‘交易日天数（1990.12.19-2009.08.19）’,‘FontSize’,12);
ylabel(‘相对误差量’,‘FontSize’,12);
grid on;
snapnow;
toc;

%% 子函数 SVMcgForRegress.m
function [mse,bestc,bestg]=SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)