svr天气预测代码
时间: 2023-08-06 10:13:06 浏览: 65
以下是一个简单的SVR天气预测代码,使用了Python的scikit-learn库实现:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# 读取数据
data = pd.read_csv('weather_data.csv')
# 数据预处理
X = data.iloc[:, 1:4].values
y = data.iloc[:, 4].values
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 建立SVR模型
model = SVR(kernel='rbf', gamma=0.1, C=100, epsilon=.1)
# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出R2得分
print('R2 Score:', r2_score(y_test, y_pred))
```
其中,`weather_data.csv`是一个包含了天气数据的csv文件,前三列为特征,第四列为目标变量。`SVR`类中的参数可以根据数据集的特点进行调整。最后输出的`R2 Score`是衡量预测准确度的指标。