基于 k 折交叉验证的支持向量机回归预测是一种在 MATLAB 中实现的强大算法。本文将围绕主程序
main 展开，详细介绍该算法的原理、实现步骤以及代码注释的重要性。
在进行支持向量机回归预测之前，我们首先需要明确几个关键概念。k 折交叉验证是一种用于评估模
型性能的常用技术，它将数据集分为 k 个互斥的子集，每次将其中一个子集作为测试集，剩下的 k-1
个子集作为训练集。通过多次重复这个过程，可以获得更准确的模型评估结果。
支持向量机算法是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习方法。在回归问题中，支持向量机通过
寻找一个超平面，使得样本点尽可能地接近这个超平面，并且最大程度地满足预测误差的要求。损失
参数 C 和核参数 g 是支持向量机的两个重要参数，它们对于模型的性能具有至关重要的影响。
首先，我们来看一下主程序 main 的实现。主程序主要分为两个部分，第一部分是读取 EXCEL 数据的
过程，第二部分是对数据进行支持向量机回归预测的过程。通过读取数据，我们可以获取到用于训练
和测试的样本。这里重点强调的是，该程序是可以灵活适应不同数据集的，用户可以根据自己的需求
进行数据的替换。
在进行支持向量机回归预测之前，我们需要对损失参数 C 和核参数 g 进行确定。而确定这两个参数的
最优值是一个关键的步骤。在这里，我们采用 n 折交叉验证来确定这两个参数的取值。具体来说，我
们将数据集划分为 n 个子集，每次使用其中 n-1 个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集。通
过重复这个过程，我们可以得到 n 组参数取值，并计算出对应的模型性能指标。
代码注释是一个良好的编程习惯，它可以使得程序代码更加易读和易维护。在本程序中，我们特别强
调代码注释的重要性。通过对关键代码段的注释，我们可以更加清晰地理解程序的运行逻辑和实现细
节。同时，注释也有助于其他开发人员理解和复用代码，提高团队的协作效率。
综上所述，基于 k 折交叉验证的支持向量机回归预测 MATLAB 程序是一种强大的技术工具。它不仅能
够方便地进行数据读取和处理，而且能够通过交叉验证确定最优的参数取值。代码注释的规范化也使
得程序更易读和易理解。通过这样一种技术分析文章的写作风格，我们可以将复杂的技术原理和实现
步骤更加清晰地传达给读者，使得他们能够更轻松地理解和应用这一技术。
