SVR预测加利福尼亚数据集的代码案例

Sure! 我们可以使用Python的Scikit-learn库来演示支持向量回归(SVR)如何对加利福尼亚房价数据集进行预测。首先，你需要安装必要的库，如pandas、numpy和sklearn。然后，假设你已经有了加州房价数据集，通常会包含一些特征如卧室数、房屋面积等。

这是一个简单的例子：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载加州房价数据集
california_housing = fetch_california_housing()
X = california_housing.data
y = california_housing.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()  # 归一化数据
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM回归模型
svr_model = SVR(kernel='rbf')  # 使用径向基函数核

# 训练模型
svr_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = svr_model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")

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