支持向量机回归模型常见评估指标

支持向量机回归模型的评估常用以下指标：

1. **均方误差 (Mean Squared Error, MSE)**[^1]：这是最常见的回归模型评估指标，表示预测值与真实值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测精度越高。

   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   y_pred = model.predict(X_test)
   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

2. **R²分数 (R-squared, R²)**：也称为决定系数，衡量模型解释数据变异程度的比例。它范围从0到1，值越接近1，模型拟合效果越好。

   from sklearn.metrics import r2_score
   r2 = r2_score(y_test, y_pred)

3. **平均绝对误差 (Mean Absolute Error, MAE)**：计算预测值与真实值的绝对差异的平均值，比MSE更稳健于异常值。

   from sklearn.metrics import mean_absolute_error
   mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

评估时，一般会结合这些指标综合判断模型性能。

相关问题

支持向量机回归模型python

支持向量机回归模型是一种用于回归分析的机器学习方法。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来实现支持向量机回归模型。 scikit-learn 库提供了一个简单易用的 API，可以方便地构建、训练和使用支持向量机回归模型。

代码示例如下：

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

# 加载数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型并训练
clf = svm.SVR()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Mean Squared Error: ", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))

在这个示例中，首先我们使用 train_test_split 函数将数据分为训练数据和测试数据。然后，使用 svm.SVR() 函数创建一个支持向量机回归模型，并使用 fit 函数进行训练。最后，使用 predict 函数对测试数据进行预测，并使用 mean_squared_error 函数评估模型的效果。

支持向量机回归模型创建步骤

首先，需要收集数据集，然后将其分成训练集和测试集。接着，选择适当的核函数类型，并设置核函数参数。然后，训练模型并对其进行调整，以找到最佳模型。最后，使用测试集进行模型评估，并根据需要对模型进行进一步调整。