svr预测python代码

以下是使用支持向量回归（SVR）进行预测的Python代码示例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建一个SVR对象
svm = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)

# 训练数据集
X_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_train = np.array([10, 20, 30])

# 拟合模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测新的数据
X_test = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])
predictions = svm.predict(X_test)

print(predictions)

在上面的代码中，我们首先导入了`SVR`类和`numpy`库。然后我们创建了一个`SVR`对象，该对象采用径向基核函数（rbf）进行训练，并设置了一些超参数。接下来，我们将训练数据集传递给`fit()`方法来训练模型。最后，我们使用测试数据集`X_test`来预测新的目标值，并使用`predict()`方法得到预测结果。最后，我们打印出预测结果。

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CNN-SVR预测 python代码

CNN (卷积神经网络) 和 SVR (支持向量回归) 结合在一起通常用于图像特征提取后进行预测任务。在Python中，我们可以利用深度学习库如Keras或TensorFlow结合sklearn库中的SVR进行此类预测。下面是一个简化的例子：

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

# 假设我们已经有一个预处理过的数据集
X_train_cnn = ... # CNN处理后的训练图像特征
y_train_svr = ... # 训练标签

# 创建一个简单的CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=X_train_cnn.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten()) # 将二维数据展平成一维
model.add(Dense(1)) # 输出层，因为我们正在做回归预测

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 使用CNN提取的特征训练SVR模型
svr = SVR(kernel='linear') # 选择合适的核函数
svr.fit(X_train_cnn, y_train_svr)

# 预测阶段
X_test_cnn = ... # 测试图像特征
y_pred = svr.predict(X_test_cnn)

# 这只是一个基本示例，实际应用中还需要数据预处理、分割以及性能评估

SVR预测python预测代码K折交叉检验

以下是使用SVR进行预测的Python代码，并使用K折交叉验证进行模型评估：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
import numpy as np

# 假设你已经有了训练数据X和目标变量y

# 初始化SVR模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1, epsilon=0.1)

# 定义K折交叉验证生成器
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 使用K折交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(svr, X, y, cv=kf, scoring='neg_mean_squared_error')

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse_scores = np.sqrt(-scores)
print('RMSE:', rmse_scores.mean())

在上面的代码中，我们首先初始化了一个SVR模型，并指定了一些超参数（kernel、C、epsilon）。然后，我们定义了一个K折交叉验证的生成器，将其用于评估模型。最后，我们计算了均方根误差（RMSE）作为模型的性能指标。请注意，由于`cross_val_score`函数默认返回负均方误差，因此我们需要对其进行平方根操作并取其负数，以得到正确的RMSE值。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，你需要根据具体的问题和数据进行调整和修改。