支持向量机回归预测数据集

支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，主要用于回归分析，即预测连续数值型的结果，比如房价、股票价格等。它通过找到最优的决策边界（超平面），这个边界能够最大化样本点到超平面的距离，以此达到良好的泛化能力。

对于数据集来说，支持向量机回归需要一个特征-目标值对的数据集，例如：

1. **特征**（输入变量）：包括一系列定量或定性的属性，如房屋面积、房间数、地理位置等，用于描述影响结果的因素。
2. **目标值**（输出变量）：预测的连续数值，如房价。

在实际应用中，数据通常会被标准化或归一化，以便于处理。训练前，数据应被划分为训练集和测试集，训练集用于构建模型，测试集则用于评估模型性能。