支持向量回归svrpython

支持向量回归(SVR)是一种用于回归分析的机器学习算法。它与传统的回归方法不同，不要求预测值与实际值完全相等，而是认为只要两者的偏离程度不太大就可以被视为预测正确。SVR使用核函数来解决维度转换过程中可能带来的过拟合问题。通常情况下，SVR会将数据从低维度映射到高维度，然后在高维度空间中找到一个线性可分的超平面，最后将超平面映射回原始低维度空间，从而实现回归分析的目标。由于高维度计算的复杂性和容易过拟合的问题，我们可以使用一些数据预处理技术，如MinMaxScaler或RobustScaler来对数据进行归一化处理。