使用Python中的scikit-learn库实现SVM进行k折交叉验证并输出均方误差和相关系数

以下是使用Python中的scikit-learn库实现SVM进行k折交叉验证并输出均方误差和相关系数的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error, r2_score

# 加载数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data
y = diabetes.target

# 创建支持向量回归模型
model = SVR(kernel='linear', C=1)

# 使用k折交叉验证评估模型
mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error)
r2_scorer = make_scorer(r2_score)
mse_scores = -cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring=mse_scorer)
r2_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring=r2_scorer)

# 输出均方误差和相关系数的平均值和标准差
print("均方误差： %0.2f (+/- %0.2f)" % (mse_scores.mean(), mse_scores.std() * 2))
print("相关系数： %0.2f (+/- %0.2f)" % (r2_scores.mean(), r2_scores.std() * 2))

解释一下代码中的各个部分：

1. 加载数据集：这里使用的是scikit-learn自带的糖尿病数据集。
2. 创建支持向量回归模型：这里使用的是线性核函数的支持向量回归模型。
3. 使用k折交叉验证评估模型：这里使用的是10折交叉验证，评估指标分别是均方误差和相关系数。
4. 输出均方误差和相关系数的平均值和标准差：这里使用的是numpy的mean和std函数，*2是因为标准差要乘以2才能表示置信区间。