sklearn实现svr的留一法验证

留一法验证（Leave-One-Out Cross Validation，简称LOOCV）是一种交叉验证方法，它将一个样本作为测试集，将其他所有样本作为训练集，重复这个过程直到所有样本都作为测试集被验证过一次。在实现SVR时，可以使用scikit-learn库中的`LeaveOneOut`类来实现LOOCV。

首先，导入必要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

然后，定义SVR模型和LOOCV：

svr = SVR(kernel='linear', C=1, epsilon=0.1)
loo = LeaveOneOut()

接下来，使用LOOCV对SVR模型进行评估：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = 0
for train_index, test_index in loo.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    svr.fit(X_train, y_train)
    y_pred = svr.predict(X_test)
    mse += mean_squared_error(y_test, y_pred)

mse /= len(X)
print('MSE:', mse)

以上代码中，`loo.split(X)`方法将数据集`X`分成训练集和测试集，其中测试集只包含一个样本。然后，使用训练集对SVR模型进行训练，并在测试集上进行预测，最后计算均方误差（MSE）。重复这个过程直到所有样本都作为测试集被验证过一次，求出所有MSE的平均值。