linearsvr网格优化代码

线性SVR（支持向量回归）中的网格搜索是一种常用的超参数调整方法，用于找到最优的模型复杂度（如正则化参数C）。这个过程通常涉及到遍历预设的一组C值，并训练一系列的线性SVR模型，选择性能最好的那个。在Python的Scikit-learn库中，可以使用`GridSearchCV`函数来进行这种优化。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 假设我们有数据 X (特征) 和 y (目标变量)
X = ... # 输入数据
y = ... # 目标数值

# 预设的C值网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100]}

# 创建LinearSVR对象并设置网格搜索
svr = LinearSVR()
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5)  # 使用交叉验证，cv=5表示5折

# 拟合数据
grid_search.fit(X, y)

# 获取最佳的C值和对应的模型
best_C = grid_search.best_params_['C']
best_svr = grid_search.best_estimator_

# 打印结果
print(f"Best C value: {best_C}")