python实现svm回归预测

要在Python中实现SVM回归预测，你可以按照以下步骤进行操作：

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. 准备数据集：

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

这里将数据集划分为训练集和测试集，可以根据实际问题调整测试集的比例。

3. 创建并拟合模型：

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

在这里，创建了一个SVM回归模型，并使用训练集对模型进行了拟合。你可以根据具体问题调整核函数类型，例如'rbf'、'linear'等。

4. 进行预测：

y_pred = regressor.predict(X_test)

使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果。

5. 评估模型：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

可以使用均方误差（Mean Squared Error）等指标来评估模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用python中的SVM进行数据回归预测](https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/131716553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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