支持向量回归波士顿房价预测

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于统计学习理论的机器学习模型，主要用于回归分析，即预测连续数值变量。它在处理非线性和高维数据时特别有效。例如，在波士顿房价预测的问题中，可以将SVR用于建立一个模型，通过输入如房屋大小、街区质量、犯罪率等特征，预测房价。

首先，你需要对波士顿房价数据集进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放等。然后，将数据集分为训练集和测试集。接着，使用Python的scikit-learn库来创建和训练SVR模型。过程如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练SVR模型
svr_model = SVR(kernel='linear') # 或者选择其他核函数（如'rbf', 'poly'）
svr_model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测和评估
y_pred = svr_model.predict(X_test_scaled)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)