我正在进行多变量时间序列估计。我不太确定LIBSVM是否能完成这个任务。我该如何解决基本的一元线性问题呢？

假设我有x = [1990,1991,1992,1993,1994] 和 y = [1,2,3,4,5]。现在我想使用LIBSVM在Matlab中预测testx = 1995的值。我尝试使用工具箱，但得到的结果是

model = svmtrain(y,x,'-s 3 -t 0 -c 1 -p 0.1');*optimization finished, #iter = 0nu = 0.000000obj = 0.000000, rho = -1.000000nSV = 0, nBSV = 0>> TST = 6;[predicted_label, accuracy, prob_estimates]=svmpredict(TST,testx,model);Mean squared error = 25 (regression)Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression) 

这是怎么回事？由于我提供的数据是线性的，我选择了-t 0，即线性核。

回答：

我终于弄清楚问题出在哪里了。我传递的输入是一个行向量。Libsvm需要以列向量的格式输入。x应该是m*n的格式，其中m是数据的数量，n是特征的数量，而y是一个列标签向量。感谢[隐藏人名]帮我解决了这个问题。