机器学习回归模型代码

回答: 以下是使用支持向量机回归模型和XGBoost回归模型的代码示例:

使用支持向量机回归模型:

from sklearn.svm import SVR

# 定义支持向量机回归模型
model = SVR()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

使用XGBoost回归模型:

import xgboost as xgb

# 定义XGBoost回归模型
model = xgb.XGBRegressor()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

请注意，上述代码只是示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。同时，还可以使用其他回归模型，如线性回归模型和逻辑回归模型等，根据问题的需求选择合适的模型进行建模和预测。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【机器学习】列举几种常见的机器学习回归模型（附代码）](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/129659466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python数据挖掘与机器学习——回归模型（附代码）](https://blog.csdn.net/m0_62929945/article/details/130025233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]