我要使用我pycharm里面project里的data.xlsx进行支持向量机的回归分析,需要哪些代码

时间: 2024-02-25 19:51:52 浏览: 19
好的,以下是一个使用支持向量机(SVM)进行回归分析的Python代码示例,假设你的数据文件名为`data.xlsx`,并且你已经将数据文件放在了PyCharm项目的根目录下: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取Excel表格数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=0) # 创建支持向量机回归模型 svr = SVR(kernel='linear') # 拟合训练集数据 svr.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = svr.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse) ``` 在这个示例中,我们首先使用`pandas`库的`read_excel()`函数读取Excel表格数据。然后,我们使用`train_test_split()`函数将数据集分为训练集和测试集。接着,我们创建一个支持向量机回归模型,并使用`fit()`方法拟合训练集数据。然后,在测试集上使用`predict()`方法进行预测。最后,我们使用`mean_squared_error()`函数计算均方误差,并输出结果。 需要注意的是,这里的数据集假设最后一列为目标变量,即需要预测的变量。如果你的数据集中不是最后一列为目标变量,则需要修改`iloc`函数中的索引值。另外,支持向量机回归模型的参数可以根据具体情况进行调整。

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