●使用sklearn实现SVR

在Python的scikit-learn库中，支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）用于预测连续数值型数据。以下是使用`sklearn.svm`模块实现SVR的基本步骤：

1. **导入必要的库**：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

2. **准备数据集**：
假设你已经有了一个二维特征数组`X`和对应的标签数组`y`。通常需要将数据分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. **创建并配置SVR模型**：

# 创建SVR实例，这里可以设置参数如kernel（核函数，如线性、多项式或径向基），C（惩罚因子）
svr_model = svm.SVR(kernel='rbf', C=100, gamma='scale')

`gamma='scale'`表示自动调整gamma值，其他选项可能包括具体的数字或字符串。

4. **拟合模型**：

svr_model.fit(X_train, y_train)

5. **进行预测**：

y_pred = svr_model.predict(X_test)

6. **评估模型性能**：
使用如`mean_squared_error`, `r2_score`等函数检查预测结果与实际值的差异。