python SVR函数

SVR函数是sklearn库中的一个支持向量回归模型，用于解决回归问题。在Python中，可以使用sklearn.svm.SVR来调用SVR函数。SVR函数的参数包括kernel、C、gamma、epsilon等。其中，kernel参数指定核函数的类型，常用的有'linear'、'rbf'等；C参数是正则化参数，用于控制模型的复杂度；gamma参数是核函数的系数；epsilon参数是容忍偏差，用于控制支持向量的范围。通过调整这些参数，可以得到优化后的SVR模型。[2]

在具体的代码实现中，可以使用sklearn库中的svm模块来创建SVR对象，并通过fit方法来训练模型。训练数据可以使用numpy库中的column_stack方法将输入和输出数据合并成一个数组。然后，可以使用predict方法来对测试数据进行预测，得到预测结果。最后，可以使用np.column_stack方法将预测结果的x和y坐标合并成一个数组。[1]

以下是一个示例代码：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 创建SVR对象
clf_x = svm.SVR(kernel='rbf', C=10, gamma=0.01)
clf_y = svm.SVR(kernel='rbf', C=10, gamma=0.01)

# 训练模型
clf_x.fit(zigbee_data, x_train)
clf_y.fit(zigbee_data, y_train)

# 对测试数据进行预测
x = clf_x.predict(zigbee_test)
y = clf_y.predict(zigbee_test)

# 合并预测结果
predictions = np.column_stack((x, y))

这段代码中，首先创建了两个SVR对象clf_x和clf_y，分别用于预测x和y坐标。然后，使用fit方法对训练数据进行训练。接下来，使用predict方法对测试数据进行预测，得到x和y的预测结果。最后，使用np.column_stack方法将x和y的预测结果合并成一个数组predictions。[1]