请用python编写svr多数据算法
时间: 2024-03-22 18:39:10 浏览: 59
好的,以下是一个简单的 Python 实现支持向量回归(SVR)的多数据算法:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 构造数据集
X = np.array([[0, 0], [2, 2], [5, 5], [8, 8], [10, 10]])
y = np.array([0, 2.2, 5.1, 7.9, 10.1])
# 构建 SVR 模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
# 训练模型
svr.fit(X, y)
# 预测
print(svr.predict([[3, 3], [6, 6], [9, 9]]))
```
在这个例子中,我们使用 sklearn 库中的 SVR 类来构建一个支持向量回归模型。我们使用一个包含 5 个样本的数据集 X 和对应的目标 y。然后,我们使用 fit() 方法训练模型,使用 predict() 方法进行预测。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要根据数据集的特点和需求进行适当的参数调整,以达到最好的模型效果。
相关问题
请用python编写一个支持向量机回归算法预测数据的程序,并绘制结果图,假设从excel中导入数据
以下是一个简单的支持向量机回归算法预测数据的Python程序,其中使用了Scikit-learn库来实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分离自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练模型
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 绘制结果图
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red', label='Real data')
plt.scatter(X_test[:, 0], y_pred, color='blue', label='Predicted data')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.show()
```
在该程序中,我们首先通过`pandas`库的`read_excel`函数从Excel文件中导入数据,然后使用`iloc`函数将自变量和因变量分离出来。接着,我们使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。然后,我们使用`SVR`类来训练支持向量机回归模型,并使用`predict`函数对测试集进行预测。最后,我们使用`matplotlib`库绘制预测结果图,其中红色点表示真实数据,蓝色点表示预测数据。
请注意,上述程序仅为示例,具体实现可能因数据类型、大小、格式等因素而异。
用python编写支持向量回归算法替换此代码np.linalg.inv(np.matmul(B.T, B)).dot(B.T).dot(A)
可以使用sklearn库中的SVR模型来实现支持向量回归。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 生成数据
X = np.array([[0, 0], [2, 2]])
y = np.array([0.5, 2.5])
# 初始化SVR模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1.0)
# 训练模型
svr.fit(X, y)
# 预测
X_test = np.array([[1, 1]])
y_pred = svr.predict(X_test)
print(y_pred)
```
其中,SVR中的kernel参数可以选择不同的核函数来适应不同的数据特征,C参数为正则化参数,控制模型的复杂度和拟合程度。
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