给出SVM 回归 with Breast Cancer Dataset的Python代码
时间: 2023-03-30 18:04:22 浏览: 75
以下是使用SVM回归算法对Breast Cancer数据集进行预测的Python代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载Breast Cancer数据集
breast_cancer = datasets.load_breast_cancer()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(breast_cancer.data, breast_cancer.target, test_size=.2, random_state=42)
# 创建SVM回归模型
svm_reg = SVR(kernel='linear', C=1, epsilon=.1)
# 训练模型
svm_reg.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm_reg.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
```
以上代码使用线性核函数创建SVM回归模型,并使用Breast Cancer数据集进行训练和测试。最后,计算预测结果与真实结果之间的均方误差。