最小二乘支持向量机python代码

下面是一个使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现最小二乘支持向量机 (LS-SVM) 的简单示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成一些示例数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建一个最小二乘支持向量机模型
ls_svm = SVR(kernel='linear')

# 训练模型
ls_svm.fit(X, y)

# 预测
x_test = np.linspace(0, 5, 100).reshape(-1, 1)
y_pred = ls_svm.predict(x_test)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(x_test, y_pred, color='navy', label='LS-SVM')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('LS-SVM Example')
plt.legend()
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一些示例数据，然后使用 `SVR` 类来创建一个最小二乘支持向量机模型。通过调用 `fit` 方法来训练模型，并使用 `predict` 方法来进行预测。最后，我们使用 `matplotlib` 库来绘制数据点和最小二乘支持向量机的拟合线。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行更多的调整和优化。