利用python svr 回归分析拟合出目标函数

要使用Python的SVR算法进行回归分析并拟合出目标函数，您需要遵循以下步骤：

1. 准备数据集：您需要准备一个包含输入变量和目标变量的数据集。通常，您将数据集分成训练集和测试集。

2. 导入必要的库：您需要导入scikit-learn库中的SVR模块以实现SVR算法，并且还需要导入NumPy和Matplotlib库以进行数据处理和可视化。

3. 创建SVR模型：您需要创建一个SVR模型并设置内核、正则化参数和其他超参数。

4. 训练模型：您需要使用训练数据来训练模型。

5. 预测结果：您需要使用测试数据来测试模型的性能，并使用模型预测新的输出值。

以下是一个示例代码，演示如何使用SVR算法拟合一个正弦函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR

# 创建数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建SVR模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
svr_rbf.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = svr_rbf.predict(X)

# 绘制拟合曲线
plt.scatter(X, y, color='black', label='Data')
plt.plot(X, y_pred, color='red', label='SVR (RBF kernel)')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('SVR Regression')
plt.legend()
plt.show()

在上面的代码中，我们创建了一个包含200个点的数据集，并使用SVR算法拟合正弦函数。我们使用径向基函数内核，并在训练模型时设置了C和gamma参数。最后，我们绘制了原始数据和拟合曲线。