支持向量回归（SVR）的超参数调优与过拟合防止

支持向量回归（SVR）的超参数调优与过拟合防止

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种强大的非线性回归算法，它基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）理论，用于解决回归问题。在使用SVR时，设置合适的超参数非常重要，以获得最佳性能并避免过拟合。本文将详细介绍SVR的超参数调优和过拟合防止策略，并提供相应的Python代码示例。

SVR的超参数

SVR模型有几个关键的超参数需要设置，包括核函数（kernel）、惩罚参数（C）和ε（epsilon）。核函数用于将输入数据映射到高维特征空间，常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数（Radial Basis Function, RBF）核函数。惩罚参数C控制了模型的复杂度，较小的C值会产生简单的模型，而较大的C值会产生复杂的模型。ε参数是ε-不敏感损失函数中的一个关键参数，它定义了模型对于目标变量的容忍程度。

超参数调优方法

1. 网格搜索（Grid Search）：网格搜索是一种常用的超参数调优方法。它通过指定超参数的候选值列表，然后遍历所有可能的超参数组合，评估每个组合的性能，并选择具有最佳性能的超参数组合。下面是一个使用网格搜索调优SVR