SVR调参python代码

当使用支持向量机回归（SVR）模型时，调参是一个重要的步骤。下面是一个使用Python进行SVR调参的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10],
              'epsilon': [0.1, 0.2, 0.3],
              'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建SVR模型
svr = SVR()

# 使用网格搜索进行参数调优
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)

# 使用最佳参数的模型进行预测
best_svr = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_svr.predict(X_test)

# 计算预测结果的均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)

在这个示例代码中，我们首先创建了一个回归数据集，然后将数据集分割为训练集和测试集。接下来，我们定义了一个参数网格，包含了待调优的参数值。然后，我们创建了一个SVR模型，并使用GridSearchCV进行参数调优。最后，我们输出最佳参数，并使用最佳参数的模型进行预测，计算预测结果的均方误差。

你可以根据自己的具体需求修改参数网格和数据集，以及使用其他的评估指标进行模型评估。这个示例代码只是一个简单的调参示例，你可以根据自己的实际情况进行修改和扩展。