pythonSVR预测算法怎么写

要使用Python中的SVR预测算法，你需要先导入相应的库，并进行数据的准备和划分。

首先，你需要导入SVR类和train_test_split函数：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，根据你的数据，将特征和目标进行划分：

feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(feature, targets, test_size=0.1, random_state=10)

这里采用了将数据划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据的10%。

接下来，创建SVR模型并训练：

model_svr = SVR(C=1, epsilon=0.1, gamma=10)
model_svr.fit(feature_train, target_train)

在创建SVR模型时，你可以设置一些参数，如C（惩罚参数），epsilon（容忍度），gamma（核系数）等。

训练完成后，你可以使用训练好的模型进行预测：

predict_results = model_svr.predict(feature_test)

这里将测试集的特征输入到模型中，得到预测结果。

最后，你可以评估预测的准确性，计算MSE（均方误差）、R2（确定系数）和MAE（平均绝对误差）：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error
print("MSE:", mean_squared_error(target_test, predict_results))
print("R2 =", r2_score(target_test, predict_results))
print("MAE =", mean_absolute_error(target_test, predict_results))

这些评估指标可以帮助你判断预测模型的性能。

请注意，以上是一个基本的示例，具体的实现可能因你的数据和需求而有所不同。你需要根据你的数据和问题进行相应的调整和优化。