傅里叶变换-支持向量回归代码
时间: 2023-07-26 18:04:59 浏览: 42
嗨!对于傅里叶变换和支持向量回归的代码,我可以为您提供一个示例。以下是一个使用Python中的scikit-learn库实现支持向量回归的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一些示例数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 添加一些噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(40))
# 使用支持向量回归进行拟合
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)
# 绘制结果
lw = 2
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=lw, label='RBF model')
plt.plot(X, y_lin, color='c', lw=lw, label='Linear model')
plt.plot(X, y_poly, color='cornflowerblue', lw=lw, label='Polynomial model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码使用了一个简单的正弦函数作为示例数据,并且使用了三种不同的核函数(RBF、线性和多项式)来拟合数据。您可以根据自己的需求调整参数和数据集。
希望这能帮到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。