代码解释model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
时间: 2024-06-12 17:06:32 浏览: 18
此代码创建了一个支持向量回归器(SVR)的实例,并指定了以下参数:
- kernel='rbf':使用径向基函数(RBF)作为核函数
- C=1e3:正则化参数,控制模型的复杂度和容错能力。C的值越大,表示模型越不容易出错,但可能过度拟合训练集。
- gamma=0.1:核函数的参数,控制模型的灵活性。gamma的值越大,表示模型越灵活,但可能过度拟合训练集。
相关问题
svr python代码
以下是一个简单的支持向量回归(SVR)的 Python 代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
# 创建一个示例数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 创建 SVR 模型并拟合数据
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_model.fit(X, y)
# 预测新的数据点
new_x = [[5.3], [2.2], [1.1]]
predicted_y = svr_model.predict(new_x)
# 输出预测结果
print(predicted_y)
```
此代码使用 Scikit-learn 库实现 SVR,首先创建了一个简单的数据集,然后使用 SVR 模型拟合数据,最后使用模型预测新数据点的输出。
svr支持向量机回归代码
以下是Python中使用SVR(支持向量机回归)的代码示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
# 生成数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 添加噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))
# 训练SVR模型
C = 1e3
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=C, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=C)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=C, degree=3)
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()
```
此代码使用了SVR来拟合一个带有噪声的正弦曲线,并绘制了不同内核的SVR的结果。在代码中,我们定义了三个不同的内核函数:RBF,线性和多项式。然后使用这些内核训练了三个不同的SVR模型,并将它们的预测结果绘制在同一个图表中。
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