svr出力预测python代码

时间: 2023-08-29 12:10:02 浏览: 53
你可以使用sklearn库中的SVR类来进行SVR回归分析。以下是一个简单的示例代码: ```python from sklearn.svm import SVR import numpy as np # 准备训练数据 X_train = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) y_train = np.array([2, 3, 4]) # 创建SVR模型并进行训练 svr = SVR() svr.fit(X_train, y_train) # 准备测试数据 X_test = np.array([[4, 4], [5, 5]]) # 进行预测 y_pred = svr.predict(X_test) print(y_pred) ``` 在这个示例中,我们使用了一个简单的二维数据集进行训练,并使用SVR模型进行预测。你可以根据自己的数据集进行相应的修改。请确保你已经安装了sklearn库,可以通过`pip install -U scikit-learn`命令进行安装。
相关问题

svr预测python代码

以下是使用sklearn库中的SVR模型进行预测的Python代码示例: ```python from sklearn.svm import SVR import numpy as np # 构造训练集和测试集数据 X_train = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]) y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) X_test = np.array([[6, 6], [7, 7], [8, 8]]) # 创建SVR模型 svr = SVR(kernel='linear', C=1.0) # 训练模型 svr.fit(X_train, y_train) # 预测测试集数据 y_pred = svr.predict(X_test) # 打印预测结果 print(y_pred) ``` 在这个示例中,我们创建了一个线性核函数的SVR模型,并使用训练集数据进行训练。然后,我们使用测试集数据进行预测,并打印预测结果。

SVR预测python预测代码K折交叉检验

以下是使用SVR进行预测的Python代码,并使用K折交叉验证进行模型评估: ```python from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score import numpy as np # 假设你已经有了训练数据X和目标变量y # 初始化SVR模型 svr = SVR(kernel='linear', C=1, epsilon=0.1) # 定义K折交叉验证生成器 kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # 使用K折交叉验证评估模型 scores = cross_val_score(svr, X, y, cv=kf, scoring='neg_mean_squared_error') # 计算均方根误差(RMSE) rmse_scores = np.sqrt(-scores) print('RMSE:', rmse_scores.mean()) ``` 在上面的代码中,我们首先初始化了一个SVR模型,并指定了一些超参数(kernel、C、epsilon)。然后,我们定义了一个K折交叉验证的生成器,将其用于评估模型。最后,我们计算了均方根误差(RMSE)作为模型的性能指标。请注意,由于`cross_val_score`函数默认返回负均方误差,因此我们需要对其进行平方根操作并取其负数,以得到正确的RMSE值。 需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,你需要根据具体的问题和数据进行调整和修改。

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