python SVM非线性回归

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归任务。对于非线性回归问题，我们可以使用核函数来将输入数据从原始空间映射到一个高维特征空间，从而使其能够被线性回归器拟合。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现SVM算法。下面是一个使用SVM进行非线性回归的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建一个非线性数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 使用SVR进行非线性回归
svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr.fit(X, y)

# 预测新的数据点
x_new = np.linspace(0, 5, 100).reshape(-1, 1)
y_pred = svr.predict(x_new)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='gray', label='data')
plt.plot(x_new, y_pred, color='red', label='prediction')
plt.legend()
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了`rbf`核函数（径向基函数）来进行非线性回归。`C`参数表示正则化惩罚项，`gamma`参数表示核函数的系数。你可以根据自己的数据集调整这些参数以获得更好的结果。

希望能帮到你！如果你还有其他问题，请继续提问。