svr支持向量机回归python代码
时间: 2023-08-29 08:13:52 浏览: 100
当然可以回答,以下是一个简单的SVR支持向量机回归的Python代码,供参考:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 生成一些数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 训练SVR模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)
# 预测新的数据
y_rbf = svr_rbf.predict(X)
# 输出预测结果
print(y_rbf)
```
希望对您有所帮助。
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svr支持向量机回归代码
以下是Python中使用SVR(支持向量机回归)的代码示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
# 生成数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 添加噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))
# 训练SVR模型
C = 1e3
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=C, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=C)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=C, degree=3)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)
# 绘制结果
lw = 2
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=lw, label='RBF model')
plt.plot(X, y_lin, color='c', lw=lw, label='Linear model')
plt.plot(X, y_poly, color='cornflowerblue', lw=lw, label='Polynomial model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()
```
此代码使用了SVR来拟合一个带有噪声的正弦曲线,并绘制了不同内核的SVR的结果。在代码中,我们定义了三个不同的内核函数:RBF,线性和多项式。然后使用这些内核训练了三个不同的SVR模型,并将它们的预测结果绘制在同一个图表中。
支持向量机python回归代码
支持向量机(SVM)是一种常用于回归问题的机器学习模型。下面是一个简单的支持向量机回归的Python代码示例:
```python
from sklearn.svm import SVR
# 创建SVR模型对象
svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)
```
这个代码示例使用了sklearn库中的SVR类来创建一个支持向量机回归模型。在创建模型对象时,需要指定参数,比如核函数(这里使用了径向基函数rbf)、正则化参数C和ϵ。