svm建立的热舒适度预测模型优缺点

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于预测热舒适度。其优点和缺点如下：

优点：
1. SVM可以处理高维度的数据，因此可以考虑多种因素对热舒适度的影响；
2. SVM在处理非线性数据时表现良好，可以捕捉到热舒适度与不同因素之间的非线性关系；
3. SVM具有较好的泛化能力，可以在预测新数据时保持较好的准确性。

缺点：
1. SVM需要大量的训练数据来构建模型，因此需要收集大量的热舒适度数据；
2. SVM的计算复杂度较高，需要较长的训练时间，特别是在处理大规模数据时；
3. SVM对数据的缩放和噪声敏感，需要进行数据预处理和去噪处理。

总的来说，SVM可以用于预测热舒适度，但需要根据具体问题的特点来权衡其优缺点，并进行合适的参数设置和数据处理。