pytorch将SVR核函数改为径向基函数

在PyTorch中，可以使用torch.nn模块中的SVR类来实现支持向量回归（SVR）模型。默认情况下，SVR类使用线性核函数。如果要将核函数改为径向基函数（RBF），可以通过设置kernel参数为'rbf'来实现。

以下是一个示例代码，演示如何使用PyTorch将SVR核函数改为径向基函数：

import torch
from torch import nn
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个示例回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1, random_state=1)
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 定义SVR模型
class SVR(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SVR, self).__init__()
        self.svr = nn.SVR(kernel='rbf')  # 设置核函数为径向基函数

    def forward(self, x):
        return self.svr(x)

# 初始化模型
model = SVR()

# 将数据转换为张量
X_tensor = torch.from_numpy(X).float()
y_tensor = torch.from_numpy(y).float()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    outputs = model(X_tensor)
    loss = criterion(outputs, y_tensor)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 预测
predicted = model(X_tensor).detach().numpy()

# 打印预测结果
print(predicted)

这段代码首先创建了一个示例回归数据集，并对输入特征进行了标准化处理。然后定义了一个SVR类，其中的svr属性使用了核函数为径向基函数。接下来，将数据转换为张量，并定义了损失函数和优化器。在训练过程中，通过前向传播、计算损失、反向传播和优化来更新模型参数。最后，使用训练好的模型进行预测，并打印预测结果。