生成代码 jupyter notebook （4） 使用线性核函数配置的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测； （5） 使用径向基核函数的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测； （6） 使用 sklearn 包建立两种支持向量机回归模型分别采用和，分别训练两种模型后用测 试集数据进行预测；

好的，您的问题是关于使用支持向量机进行回归训练的三个问题，我会一一回答。

问题1：如何使用线性核函数配置的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测？

回答：使用线性核函数配置的支持向量机进行回归训练可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要的库和数据集；
2. 将数据集分为训练集和测试集；
3. 创建一个线性核函数的支持向量机回归模型；
4. 使用训练集训练模型；
5. 使用测试集对模型进行评估；
6. 使用模型对新数据进行预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建一个线性核函数的支持向量机回归模型
svm_reg = svm.SVR(kernel='linear')

# 使用训练集训练模型
svm_reg.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集对模型进行评估
score = svm_reg.score(X_test, y_test)

# 使用模型对新数据进行预测
y_pred = svm_reg.predict(X_test)

问题2：如何使用径向基核函数的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测？

回答：使用径向基核函数的支持向量机进行回归训练可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要的库和数据集；
2. 将数据集分为训练集和测试集；
3. 创建一个径向基核函数的支持向量机回归模型；
4. 使用训练集训练模型；
5. 使用测试集对模型进行评估；
6. 使用模型对新数据进行预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建一个径向基核函数的支持向量机回归模型
svm_reg = svm.SVR(kernel='rbf')

# 使用训练集训练模型
svm_reg.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集对模型进行评估
score = svm_reg.score(X_test, y_test)

# 使用模型对新数据进行预测
y_pred = svm_reg.predict(X_test)

问题3：如何使用 sklearn 包建立两种支持向量机回归模型分别采用和，分别训练两种模型后用测 试集数据进行预测？

回答：使用 sklearn 包建立两种支持向量机回归模型可以通过以下步骤实现：

1. 导入需要的库和数据集；
2. 将数据集分为训练集和测试集；
3. 创建两个支持向量机回归模型，分别采用线性核函数和径向基核函数；
4. 使用训练集训练两个模型；
5. 使用测试集对两个模型进行评估；
6. 使用两个模型分别对新数据进行预测。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建一个线性核函数的支持向量机回归模型
svm_reg_linear = svm.SVR(kernel='linear')

# 创建一个径向基核函数的支持向量机回归模型
svm_reg_rbf = svm.SVR(kernel='rbf')

# 使用训练集训练两个模型
svm_reg_linear.fit(X_train, y_train)
svm_reg_rbf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集对两个模型进行评估
score_linear = svm_reg_linear.score(X_test, y_test)
score_rbf = svm_reg_rbf.score(X_test, y_test)

# 使用两个模型分别对新数据进行预测
y_pred_linear = svm_reg_linear.predict(X_test)
y_pred_rbf = svm_reg_rbf.predict(X_test)