svm实现价格预测代码实现

以下是一个简单的 SVM（支持向量机）回归模型的代码示例，用于预测房屋价格：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读入数据
data = pd.read_csv("house_prices.csv")

# 将数据集分为特征和目标变量
X = data.drop('SalePrice', axis=1)
y = data['SalePrice']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化支持向量机回归模型
model = SVR(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方根误差：", rmse)

在这个示例中，我们使用 Pandas 库读取一个名为 "house_prices.csv" 的数据集。接下来，我们将数据集分为特征和目标变量，然后使用 `train_test_split` 函数将数据集拆分为训练集和测试集。接着，我们初始化一个支持向量机回归模型，并使用训练集来训练该模型。最后，我们用测试集评估模型的表现，并计算均方根误差作为模型性能的度量指标。

请注意，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您需要对数据进行更多的预处理和特征工程，以及使用交叉验证等技术来调整模型的超参数，以获得更好的性能。