支持向量回归算法的详细介绍

支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机（SVM）的回归分析方法。与传统的回归方法不同，SVR不仅关注预测误差的大小，而且还关注预测值和真实值之间的距离，通过对距离和误差的平衡来得到更好的回归结果。在实际应用中，SVR常常用于处理具有高噪声和非线性特征的数据，具有较高的预测精度和鲁棒性。