支持向量机python回归代码
时间: 2023-10-08 09:10:11 浏览: 52
支持向量机(SVM)是一种常用于回归问题的机器学习模型。下面是一个简单的支持向量机回归的Python代码示例:
```python
from sklearn.svm import SVR
# 创建SVR模型对象
svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)
```
这个代码示例使用了sklearn库中的SVR类来创建一个支持向量机回归模型。在创建模型对象时,需要指定参数,比如核函数(这里使用了径向基函数rbf)、正则化参数C和ϵ。
相关问题
svr支持向量机回归python代码
你好啊!关于支持向量机回归的 Python 代码,以下是一个简单的样例:
```
from sklearn.svm import SVR
# 创建一个支持向量机回归器
regressor = SVR(kernel='linear')
# 训练模型
X_train = [[0, 0], [2, 2]]
y_train = [0.5, 2.5]
regressor.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
X_test = [[1, 1]]
y_pred = regressor.predict(X_test)
print(y_pred)
```
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支持向量机python的代码
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现支持向量机算法。
下面是一个简单的支持向量机分类器的Python代码示例:
```python
# 导入所需的库
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个示例数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, random_state=0, cluster_std=0.6)
# 创建支持向量机分类器对象
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 绘制决策边界和支持向量
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired)
ax = plt.gca()
xlim = ax.get_xlim()
ylim = ax.get_ylim()
# 创建网格来评估模型
xx = np.linspace(xlim, xlim, 30)
yy = np.linspace(ylim, ylim, 30)
YY, XX = np.meshgrid(yy, xx)
xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T
Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)
# 绘制决策边界和支持向量
ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
linestyles=['--', '-', '--'])
ax.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=100,
linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k')
plt.show()
```
这段代码使用了scikit-learn库中的SVC类来创建一个支持向量机分类器对象。然后,通过调用fit方法来训练模型,并使用scatter和contour函数来绘制决策边界和支持向量。