python运行mse检验SVM高斯核模型

下面是使用Python运行MSE检验SVM高斯核模型的示例代码：

首先，需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.svm import SVR

接下来，准备数据集，这里使用sklearn中的波士顿房价数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

定义SVM高斯核模型：

svm = SVR(kernel='rbf')

使用训练集对模型进行训练：

svm.fit(X_train, y_train)

对测试集进行预测：

y_pred = svm.predict(X_test)

计算预测结果的MSE：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.datasets import load_boston

# 准备数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义SVM高斯核模型
svm = SVR(kernel='rbf')

# 使用训练集对模型进行训练
svm.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算预测结果的MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

注意： SVM模型参数需要根据实际情况调整，例如C值、gamma值等。在实际使用中需要根据具体问题进行调整。