SVR预测python预测代码K折交叉检验
时间: 2023-09-05 15:11:33 浏览: 53
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。