SVR对比最小二乘法的优点

SVR（支持向量回归）和最小二乘法都是常用的回归算法，它们各有优缺点，下面是SVR相对于最小二乘法的优点：

1.对异常值的鲁棒性更好：最小二乘法对异常值（离群点）非常敏感，而SVR通过核函数的引入使得支持向量的选择更加鲁棒，从而对异常值的影响降低，提高了模型的稳定性。

2.能够处理非线性问题：最小二乘法只能处理线性回归问题，而SVR可以通过引入核函数对非线性问题进行建模，能够更好地适应实际问题的复杂性。

3.可以控制训练误差和泛化误差的平衡：通过设置参数C和epsilon，可以控制SVR模型的训练误差和泛化误差之间的平衡，这对于避免模型的过拟合和欠拟合非常重要。

4.具有更好的泛化性能：SVR的泛化能力通常比最小二乘法更好，因为它可以更好地控制模型的复杂度，并避免过拟合的问题。

总之，SVR通过引入核函数和支持向量的选择，使得模型更加鲁棒、能够处理非线性问题、可以平衡训练误差和泛化误差、具有更好的泛化性能等方面具有相对于最小二乘法的优势。