SVM回归预测算法 python

SVM回归预测算法是一种基于支持向量机的方法，用于对连续型数据进行预测。下面是使用Python中的支持向量机（SVM）进行数据回归预测的步骤：

1. 导入必要的库：

   from sklearn.svm import SVR
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 拆分数据集：
将数据集划分为训练集和测试集，常见的划分比例是将数据的70%用于训练，30%用于测试：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

3. 创建并拟合模型：
创建SVM回归模型，并使用训练集进行拟合：

   regressor = SVR(kernel='rbf')
   regressor.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估：
使用测试集评估模型的性能，通常使用均方误差（Mean Squared Error）作为评估指标：

   y_pred = regressor.predict(X_test)
   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上就是使用支持向量机（SVM）进行数据回归预测的一般步骤。