支持向量机集成学习回归
时间: 2023-11-28 09:44:39 浏览: 31
支持向量机集成学习回归是一种基于支持向量机的回归算法,它通过将多个支持向量机模型进行集成,来提高回归的准确性和稳定性。以下是支持向量机集成学习回归的步骤:
1.导入sklearn库中的SVR模型和集成学习模型
```python
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.ensemble import BaggingRegressor
```
2.准备数据集并将其分为训练集和测试集
```python
# X为特征矩阵,y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
3.创建SVR模型和集成学习模型
```python
# 创建SVR模型
svr = SVR(kernel='linear', C=100, gamma='auto')
# 创建集成学习模型
bagging_svr = BaggingRegressor(base_estimator=svr, n_estimators=10, random_state=0)
```
4.训练模型并进行预测
```python
# 训练SVR模型
svr.fit(X_train, y_train)
# 训练集成学习模型
bagging_svr.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred_svr = svr.predict(X_test)
y_pred_bagging_svr = bagging_svr.predict(X_test)
```
5.评估模型性能
```python
# 评估SVR模型性能
print("SVR模型的R^2值为:", r2_score(y_test, y_pred_svr))
# 评估集成学习模型性能
print("集成学习模型的R^2值为:", r2_score(y_test, y_pred_bagging_svr))
```