QSSVR曲面支持向量回归的代码

以下是一个简单的Python程序，可以使用scikit-learn库中的QSSVR来进行曲面支持向量回归。请注意，这只是一个基本示例，您需要根据您的数据和问题进行适当的调整。

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10)

# 创建并拟合模型
model = SVR(kernel='poly', degree=3, C=100, epsilon=0.1)
model.fit(X, y)

# 绘制拟合曲线
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.show()

在这个例子中，我们使用`make_regression`函数生成一个具有100个样本和1个特征的随机数据集，并使用QSSVR来拟合数据。我们使用多项式核函数，度数为3，正则化参数C为100，容忍度ε为0.1。最后，我们使用Matplotlib库将数据点和拟合曲线可视化。