svr时间序列预测代码
时间: 2023-07-29 16:12:15 浏览: 70
以下是一个简单的SVR时间序列预测代码示例,使用Python中的Scikit-learn库:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 准备训练数据和测试数据
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[0:train_size], data[train_size:len(data)]
# 准备训练数据和标签
X_train, Y_train = [], []
for i in range(10, len(train_data)):
X_train.append(train_data.iloc[i-10:i, 0])
Y_train.append(train_data.iloc[i, 0])
X_train, Y_train = np.array(X_train), np.array(Y_train)
# 准备测试数据和标签
X_test, Y_test = [], []
for i in range(10, len(test_data)):
X_test.append(test_data.iloc[i-10:i, 0])
Y_test.append(test_data.iloc[i, 0])
X_test, Y_test = np.array(X_test), np.array(Y_test)
# 创建SVR模型并训练
svr = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr.fit(X_train, Y_train)
# 预测测试数据
Y_pred = svr.predict(X_test)
# 输出均方误差
mse = mean_squared_error(Y_test, Y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
在这个示例中,我们从一个名为"data.csv"的CSV文件中加载时间序列数据,将前80%的数据作为训练数据,其余作为测试数据。然后,我们为每个时间步准备了一个输入特征向量,该向量包含前10个时间步的数据,以及对应的输出标签(下一个时间步的数据)。我们使用Scikit-learn库中的SVR模型进行训练,并使用测试数据进行预测。最后,我们计算预测值与真实值之间的均方误差。