支持向量机回归python

当涉及到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归问题时，可以使用scikit-learn库中的SVR类来实现。以下是一个使用SVR进行回归的示例代码：

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

# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVR回归器
regressor = svm.SVR()

# 在训练集上训练回归器
regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差（Mean Squared Error，MSE）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

这是一个简单的用于回归波士顿房价数据集的例子。你可以根据自己的需求修改数据集和参数来实现不同的回归任务。希望能对你有所帮助！