非线性支持向量机回归多特征值

非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machine，简称非线性SVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。它通过引入核函数将输入特征映射到高维空间，从而在高维空间中构建一个最优的超平面，实现对非线性关系的建模。

多特征值是指在回归问题中，使用多个特征来进行预测和建模。在非线性SVM回归中，我们可以使用多个特征值来构建模型，以更好地拟合数据和预测目标变量。

具体步骤如下：
1. 数据准备：收集并准备带有多个特征值和目标变量的训练数据集。
2. 特征转换：根据问题的特点，选择适当的核函数来将输入特征映射到高维空间。常用的核函数包括线性核、多项式核、高斯核等。
3. 模型训练：使用训练数据集，在高维空间中构建一个最优的超平面，使得样本点到超平面的距离最大化。
4. 模型预测：使用训练好的模型对新的样本进行预测，得到回归结果。