二次曲面支持向量回归的代码
时间: 2023-07-26 21:03:42 浏览: 36
以下是使用Python和scikit-learn库进行二次曲面支持向量回归的示例代码。请注意,您需要根据您的数据和问题进行适当的调整。
```python
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10)
# 将X的特征扩展到2次多项式
X_poly = np.column_stack((X, X**2))
# 创建并拟合模型
model = SVR(kernel='linear', C=100, epsilon=0.1)
model.fit(X_poly, y)
# 绘制拟合曲面
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], y, color='blue')
x1_grid, x2_grid = np.meshgrid(np.linspace(X[:, 0].min(), X[:, 0].max(), 100),
np.linspace(X[:, 1].min(), X[:, 1].max(), 100))
X_grid = np.column_stack((x1_grid.flatten(), x2_grid.flatten(), x1_grid.flatten()**2))
y_pred = model.predict(X_grid)
ax.plot_surface(x1_grid, x2_grid, y_pred.reshape(x1_grid.shape), alpha=0.5)
plt.show()
```
在这个例子中,我们使用`make_regression`函数生成一个具有100个样本和1个特征的随机数据集,并使用二次曲面支持向量回归来拟合数据。我们首先将X的特征扩展到2次多项式,然后使用线性核函数,正则化参数C为100,容忍度ε为0.1来创建和拟合模型。最后,我们使用Matplotlib库将数据点和拟合曲面可视化。