人工智能_机器学习063_SVR支持向量机_回归拟合天猫双十一销量方程---人工智能工作笔记0103

本文介绍了如何使用支持向量机(SVR)进行天猫双十一销量预测,探讨了线性核、高斯核(rbf)和多项式核函数在预测中的效果。通过调整多项式核函数的coef0参数,提高了预测效果。

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之前我们用线性回归做过天猫双十一销量预测的数据,现在我们再来用SVR支持向量机来做一下

首先上面是给出了销量,对应2009年到2019年的,销售额

可以看到:
X=np.arange(2009,2020)-2008  统一减去2008的话看起来数据比较简单了

y=np.array([0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684])

plt. scatter(X, y, color='red') 然后画出散点图可以看到

然后我们使用

svr = SVR(kernel='linear') 使用支持向量机回归算法,核函数使用linear线性的对吧

svr.fit(X,y)去训练,可以看到执行报错

因为

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