python 训练svr模型

SVR（Support Vector Regression）是一种基于支持向量机的回归分析方法，它能够在高维空间中找到最优的拟合函数。下面是使用python训练SVR模型的步骤：

1. 导入需要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 读取数据并进行预处理

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

3. 将数据集分成训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

4. 创建SVR对象并拟合数据

regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X_train, y_train)

5. 对测试数据进行预测并计算误差

y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('Root Mean Squared Error:', rmse)

6. 可以使用可视化工具来查看拟合结果

plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue')
plt.title('SVR Results')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.show()

以上就是使用python训练SVR模型的步骤。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体的数据集和问题进行调整和优化。