svr混合核函数python

要实现SVR混合核函数，可以使用sklearn库中的SVR模型，并通过设置kernel参数为"precomputed"来实现混合核函数。以下是一个使用Python实现SVR混合核函数的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR

# 生成样本数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 计算混合核矩阵
kernel_matrix = np.exp(-0.1 * np.dot(X, X.T)) + np.dot(X, X.T)

# 创建SVR模型
svr = SVR(kernel='precomputed', C=1e3)

# 使用混合核矩阵进行训练和预测
y_pred = svr.fit(kernel_matrix, y).predict(kernel_matrix)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, label="原始数据")
plt.plot(X, y_pred, color='red', label="SVR混合核函数")
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，首先生成了样本数据X和对应的目标值y。然后计算了混合核矩阵，其中包括了高斯核和线性核的组合。接下来，创建了SVR模型，并将kernel参数设置为"precomputed"以使用混合核矩阵。最后，使用混合核矩阵进行模型的训练和预测，并将结果可视化出来。

需要注意的是，混合核函数的具体形式和参数选择会根据具体问题而定，可以根据实际需求进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现基于高斯核函数，线性核函数和多项式核函数的SVR(支持向量回归)及预测算法](https://blog.csdn.net/qq_38773993/article/details/119299230)[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: 50%"]
- *2* [基于群智能算法优化SVR的短时交通流预测_方仁孝.caj](https://download.csdn.net/download/qq_42289119/11934199)[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: 50%"]
[ .reference_list ]