地质灾害评价中支持向量机回归预测数据集

在地质灾害评价中，支持向量机回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种常用的统计学习方法，用于预测模型。它基于支持向量机的概念，通过构建最优超平面来拟合数据集，特别适合处理小样本、高维和非线性的回归问题。

数据集通常包含地质特征变量（如岩石类型、地形地貌等）、历史地震活动数据、气候因素等作为输入特征，以及对应的地质灾害强度（如滑坡规模、地震烈度等）作为输出目标变量。这些数据被组织成表格形式，每一条记录都代表一次地质事件的观测或模拟结果。训练支持向量机回归模型的目的就是利用已知的特征来估计未知区域的灾害风险等级。