python实现SVR回归预测

要使用Python实现SVR（支持向量回归）回归预测，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 加载数据集并进行预处理：

# 加载数据集，假设您的数据集存储在名为data.csv的文件中
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data.drop('target_variable', axis=1)
y = data['target_variable']

# 将数据集拆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)

# 对特征进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

3. 创建SVR模型并进行训练：

# 创建SVR模型
svr = SVR()

# 训练模型
svr.fit(X_train_scaled, y_train)

4. 进行预测和评估：

# 预测测试集数据
y_pred = svr.predict(X_test_scaled)

# 对预测结果进行评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("均方误差（MSE）:", mse)
print("决定系数（R^2）:", r2)

这样，您就可以使用SVR进行回归预测。请确保根据您的实际情况修改代码中的数据集路径、目标变量和特征选择等部分。