sklearn支持向量回归

scikit-learn（sklearn）是一个流行的Python机器学习库，它提供了许多用于回归问题的算法，其中包括支持向量回归（SVR）。

支持向量回归是一种非常强大的回归技术，它可以处理非线性关系，并且对于数据集中的噪声和异常值有很好的鲁棒性。SVR使用支持向量机（SVM）的思想来解决回归问题。

下面是一个简单的例子，展示如何使用sklearn进行支持向量回归：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 添加噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(40))

# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)

# 预测
y_pred = svr_rbf.predict(X)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_pred, color='navy', lw=2, label='RBF model')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成一些随机数据，并给它们添加一些噪声。然后，我们使用SVR训练了一个模型，并用它来预测目标变量。最后，我们使用matplotlib将结果可视化。

SVR有许多参数可以调整，包括核函数、正则化参数C、核函数参数gamma等。这些参数的选择取决于具体的问题和数据集，需要进行实验和调整。