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。

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SVM进行回归预测，评价指标代码

以下是使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）和 R2 分数（R2 Score）评估 SVM 回归模型的 Python 代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
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)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
r2 = r2_score(y, y_pred)

print("均方误差 (MSE)：", mse)
print("R2 分数 (R2 Score)：", r2)

在这个例子中，我们使用 Numpy 创建了一些随机的数据用于回归预测，并定义了一个 SVM 回归模型。然后，我们使用训练数据对模型进行训练，并使用训练好的模型对训练数据进行预测。最后，我们使用 `mean_squared_error` 和 `r2_score` 函数来评估模型的预测效果，并输出评价指标的结果。其中，均方误差 (MSE) 越小，表示模型的预测效果越好；R2 分数 (R2 Score) 越接近 1，表示模型的拟合效果越好。

svm回归预测 matlab代码

当使用SVM进行回归预测时，可以使用MATLAB的`fitrsvm`函数。下面是一个简单的示例代码：

% 创建用于回归预测的示例数据
rng(0); % 设置随机种子以确保可重复性
X = linspace(-3, 3, 100)';
y = 2*X.^3 - X.^2 + 2*X + randn(size(X));

% 训练SVM回归模型
model = fitrsvm(X, y);

% 进行预测
X_test = linspace(-3, 3, 200)';
y_pred = predict(model, X_test);

% 可视化结果
figure;
scatter(X, y, 'b', 'filled');
hold on;
plot(X_test, y_pred, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('y');
legend('训练数据', '预测结果');

上述代码中，首先创建了示例数据 `X` 和 `y`，然后使用 `fitrsvm` 函数训练一个 SVM 回归模型。接着使用训练好的模型对新的数据 `X_test` 进行预测，并将结果可视化展示出来。

请注意，上述代码仅为简单示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整、数据处理等操作。