SVR和SVC的区别

支持向量回归(SVR, Support Vector Regression)和支持向量分类(SVC, Support Vector Classification)是Scikit-learn库中的两个重要工具，用于机器学习任务中的回归和分类。它们都是基于核函数的支持向量机模型。

**主要区别**:

1. **任务类型**:
- SVC 主要用于分类问题，通过找到最优的决策边界来区分不同类别的数据点。
- SVR 则专注于回归问题，它试图找到一个能够最好地预测连续变量的超平面或曲面。

2. **目标函数**:
- SVC的目标是最大化类别间隔（margin），即决策边界的两侧距离最近的数据点之和。
- SVR 目标是找到使得误差平方和最小化的函数，同时还要求满足一定的间隔限制。

3. **参数选择**:
- SVC 使用参数 `C` 来控制误分类点的影响程度（越大越保守，越小越冒险）。
- SVR 可能有额外的参数 `epsilon`，表示允许的误差范围，以及 `gamma` 控制核函数的宽度。

4. **性能指标**:
- SVC 通常关注精确度、召回率等分类性能指标。
- SVR 更关心均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)这类回归性能指标。

5. **实例应用**:
- SVC 常见于文本分类、图像识别等领域。
- SVR 被用于预测连续性数值，如房价预测、股票价格预测等。

当你观察到对同一组输入得到完全相同的预测时，这可能意味着模型过于简单或过拟合，因为理想情况下，SVC 和 SVR 应该根据输入的不同变化产生不同的预测结果。如果你的目的是区分不同输入，那么 SVC 可能更适合，因为它本质上是在寻找最佳分界线；而如果目标是预测数值，SVR 可能存在问题，需要调整参数以提高泛化能力。