使用scikit-learn进行支持向量回归（SVR）的基本应用

最新推荐文章于 2024-07-03 10:55:05 发布
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#scikit-learn #回归 #python

本文介绍了如何使用scikit-learn进行支持向量回归（SVR）的基本应用，包括数据准备、模型训练、预测及模型评估。通过示例展示了在连续数值型目标变量上应用SVR的过程，使用了RBF内核和评估指标如均方误差（MSE）和决定系数（R2）。

支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种机器学习算法，用于处理回归问题。它是基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的变种。在scikit-learn库中，我们可以使用SVR类来实现SVR算法，并进行回归任务。

下面我们将介绍scikit-learn中SVR的基本应用，包括数据准备、模型训练和预测。

数据准备

在使用SVR进行回归之前，我们首先需要准备数据。SVR适用于连续的数值型目标变量。我们将使用一个示例数据集来说明SVR的应用。

import numpy as np

# 创建示例数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand
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