sklearn svr

Scikit-learn (sklearn)是一个Python库，提供了一系列用于机器学习的工具。其中，SVR（支持向量回归）是其中的一种回归模型。

SVR是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，它通过寻找一个最优化的超平面，来实现对数据的回归预测。它的核心思想是将原始数据映射到高维空间中，然后寻找一个最优的分割超平面，使得离超平面最近的样本点的距离最大化，从而达到回归预测的目的。

在sklearn中，我们可以使用SVR模型来构建支持向量回归模型。SVR模型有三个关键参数需要我们进行调优，分别是C、kernel和epsilon。其中，C表示惩罚系数，kernel表示核函数类型，epsilon表示松弛变量。我们可以通过GridSearchCV等方法进行模型参数的调优，从而得到最优的模型。

以下是一个简单的sklearn SVR回归模型的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成模拟数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 构建SVR回归模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1, epsilon=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3, epsilon=0.1)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2, epsilon=0.1)

# 拟合模型
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)