SVR混合核函数python

SVR（Support Vector Regression）是一种回归算法，可以用于解决连续型目标变量的预测问题。混合核函数是在SVR中使用的一种核函数的组合形式，可以提高模型的拟合能力。

在Python中，可以使用Scikit-learn库来实现SVR模型，并利用混合核函数进行训练和预测。下面是一个示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建SVR模型对象
model = SVR(kernel='poly', degree=3)  # 使用多项式核函数，设置多项式的阶数为3

# 生成一些示例数据
X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 进行预测
X_test = np.array([[4, 4]])
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

在上面的代码中，我们使用`SVR`类创建了一个SVR模型对象，并通过`kernel`参数指定了使用多项式核函数，并设置了多项式的阶数为3。然后，我们使用`fit`方法对模型进行训练，传入训练数据`X`和目标变量`y`。最后，使用`predict`方法对新样本进行预测。

需要注意的是，SVR还支持其他类型的核函数，如线性核函数(`kernel='linear'`)、径向基核函数(`kernel='rbf'`)等。可以根据具体需求选择不同的核函数类型。