用Python写出一个SVR非线性回归模型
时间: 2023-03-01 07:35:49 浏览: 114
首先,你需要导入需要的库,例如:numpy、pandas和scikit-learn。然后,读入数据并将其分为训练集和测试集。
接下来,使用SVM算法中的SVR类进行训练:
```
from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X_train, y_train)
```
其中,'rbf'是核函数类型,可以选择其他类型(如'linear')。
最后,使用测试集评估模型的性能:
```
y_pred = regressor.predict(X_test)
```
您可以使用各种评估指标(如平均绝对误差、均方误差等)来评估模型的表现。
相关问题
用Python写出一个非线性回归模型
可以使用scikit-learn库中的非线性回归模型,例如:
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data[["feature1", "feature2", ...]]
y = data["target"]
# 训练模型
reg = KNeighborsRegressor()
reg.fit(X, y)
# 使用模型预测
new_data = np.array([[0.1, 0.2, ...]])
prediction = reg.predict(new_data)
```
在这个例子中,我们使用了K近邻回归模型,它是一种非线性回归模型。只需要替换`KNeighborsRegressor`为其他非线性回归模型,例如:SVR、决策树、随机森林等,就可以使用其他非线性回归模型。
用python建一个SVR回归模型
可以使用Python的scikit-learn库来构建一个支持向量机(SVR)回归模型。首先,从sklearn.svm中导入SVR类,然后创建一个SVR实例,并设置参数,最后调用fit函数对数据进行拟合。
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