SVM进行回归预测代码

以下是使用支持向量机（SVM）进行回归预测的 Python 代码示例：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 创建一些随机的数据用于回归预测
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 定义SVM回归模型
svm_reg = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
svm_reg.fit(X, y)

# 预测
y_pred = svm_reg.predict(X)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_pred, color='navy', label='SVM Regression')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先使用 Numpy 创建了一些随机的数据用于回归预测，然后定义了一个 SVM 回归模型，并使用训练数据进行训练。最后，使用训练好的模型对训练数据进行预测，并将预测结果可视化出来。