支持向量机与多元线性回归集成学习代码python

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和多元线性回归是两种不同的机器学习算法，它们并不是集成学习的方法。但是，我们可以将它们与集成学习方法结合使用。

集成学习是一种通过组合多个基本模型来提高预测性能的技术。在Python中，有多个库可以用于实现集成学习，比如scikit-learn库。下面是一个使用支持向量机和多元线性回归进行集成学习的示例代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import VotingRegressor

# 创建支持向量机模型
svm_model = SVC(kernel='linear')

# 创建多元线性回归模型
linear_model = LinearRegression()

# 创建集成学习模型
ensemble_model = VotingRegressor(estimators=[('svm', svm_model), ('linear', linear_model)])

# 训练集成学习模型
ensemble_model.fit(X_train, y_train)

# 使用集成学习模型进行预测
y_pred = ensemble_model.predict(X_test)

在上面的代码中，我们首先导入了需要使用的库和模型类。然后，我们创建了一个支持向量机模型和一个多元线性回归模型。接下来，我们使用VotingRegressor类创建了一个集成学习模型，并将支持向量机模型和多元线性回归模型作为基本模型传入。最后，我们使用训练数据对集成学习模型进行训练，并使用测试数据进行预测。

希望以上代码对你有帮助！