python机器学习svr的学习教程与应用

Python中的SVR（Support Vector Regression，支持向量回归）是一种基于统计学习理论的非线性回归模型，常用于处理回归问题。它通过寻找最优决策边界，使得数据点到这个边界的距离最大化，以此来进行预测。

**学习教程**：

1. **安装库**：首先，需要安装`scikit-learn`库，这是Python中最常用的机器学习工具包，包含了SVR函数。可以使用pip命令安装：`pip install scikit-learn`

2. **基础原理**：理解支持向量机的基本概念，包括核函数、间隔最大化等。你可以查阅在线文档或书籍如《Python机器学习》一书了解。

3. **导入和预处理数据**：使用pandas加载数据，并可能进行一些必要的清洗和特征工程。

4. **实例演示**：使用`sklearn.svm.SVR()`创建SVM回归模型，设置合适的参数（如kernel类型、C值、epsilon等），然后训练模型并进行预测。

5. **模型评估**：使用交叉验证或独立测试集评估模型性能，比如计算均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

6. **调整参数**：尝试优化参数以提高模型性能，可以使用网格搜索或随机搜索。

**应用示例**：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 加载经典波士顿房价数据集
boston = datasets.load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVR模型，选择RBF（径向基函数）核
model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估
print("Mean Absolute Error:", np.mean(np.abs(y_test - y_pred)))