CNN-SVR python代码

CNN-SVR（Convolutional Neural Network - Support Vector Regression）是一种结合了深度学习和支持向量回归的技术，主要用于处理图像数据的预测问题。CNN用于提取特征，而SVR则用于建立非线性的映射关系。以下是一个简单的Python代码示例，使用Keras库来构建一个基本的CNN-SVR模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from sklearn.svm import SVR

# 假设我们有一个训练集X_train和目标变量y_train
X_train = ... # (num_samples, height, width, channels)
y_train = ... # (num_samples,)

# 创建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())  # 将二维数据展平成一维
model.add(Dense(64, activation='relu'))  # 全连接层
model.add(Dense(1))  # 输出层，因为我们要做的是回归

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评分标准
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['mae'])

# 使用SVR作为后接模型
svr = SVR(kernel='rbf')

# 将CNN的输出作为SVR的输入
x_cnn_features = model.predict(X_train)  # CNN的特征提取
svr.fit(x_cnn_features, y_train)