svm时间序列预测代码

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现SVM进行时间序列预测的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 生成测试数据
X = np.array(range(100)).reshape(-1, 1)
y = np.sin(X)

# 将数据分为训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 使用SVR模型进行训练
svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
svr.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

# 计算预测的准确性
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('MSE: %.3f, MAE: %.3f' % (mse, mae))

在上述示例代码中，我们首先生成了一个包含100个数据点的正弦波时间序列，并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用SVR模型对训练集进行训练，并使用模型对测试集进行预测。最后，我们计算了预测结果的均方根误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）来评估模型的性能。