傅里叶变换-支持向量回归代码

当然，我可以为您提供傅里叶变换和支持向量回归的代码示例。请注意，以下示例是使用Python编写的，使用了NumPy和Scikit-learn库。

首先，让我们导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR

接下来，我们将创建一个简单的数据集来进行支持向量回归的示例：

# 创建输入数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
# 创建目标变量
y = np.sin(X).ravel()

然后，我们可以创建并训练一个支持向量回归模型：

# 创建支持向量回归模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
svr.fit(X, y)

接下来，我们可以使用训练好的模型进行预测：

# 创建测试数据
X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
# 使用模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

最后，我们可以绘制原始数据和预测结果的图形：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制原始数据
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
# 绘制预测结果
plt.plot(X_test, y_pred, color='navy', label='prediction')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

这就是傅里叶变换和支持向量回归的代码示例。希望对您有所帮助！如果您有任何疑问，请随时提问。