利用python svr 回归分析拟合出目标函数，并且输出函数公式

在使用Python的SVR算法进行回归分析并拟合出目标函数后，您可以使用Python的SymPy库输出函数公式。SymPy是一个Python库，用于符号数学计算，包括求导、积分、求和、解方程、化简表达式等。您可以使用以下代码来实现：

import sympy as sp
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建SVR模型并训练
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)

# 创建符号变量
x = sp.Symbol('x')

# 获取SVR模型的参数
a = svr_rbf.dual_coef_
sv = svr_rbf.support_vectors_
g = svr_rbf.gamma

# 计算函数表达式
expr = 0
for i in range(len(a[0])):
    expr += a[0][i] * np.exp(-g * (x - sv[i])**2)
expr += svr_rbf.intercept_

# 输出函数表达式
print("函数公式为：")
sp.pprint(sp.simplify(expr))

在上面的代码中，我们使用SymPy库创建了一个符号变量x，然后获取了SVR模型的参数。接着，我们计算了函数表达式，并使用SymPy库的pprint函数输出了简化后的函数表达式。这将使您能够查看拟合的函数公式。