支持向量机回归c语言代码

支持向量机回归(Support Vector Regression, SVR)是一种基于统计学习理论的机器学习模型，用于预测连续值。在C语言中实现SVR通常会依赖于第三方库，如LIBSVM或dlib等，因为直接编写底层数学运算较为复杂。下面是一个简单的示例，展示如何使用LIBSVM库进行SVR：

#include <stdio.h>
#include <svm.h>

// 示例数据处理函数
double* create_data(int n_samples) {
    // 假设我们有两列数据，一列为输入特征，另一列为标签
    double* data = malloc(n_samples * sizeof(double)*3);
    for (int i = 0; i < n_samples; ++i) {
        data[i * 3] = rand() % 100;  // 随机生成输入特征
        data[i * 3 + 1] = rand() % 10;  // 随机生成中间变量
        data[i * 3 + 2] = (data[i * 3] * data[i * 3 + 1]) + 5;  // 根据公式生成目标值
    }
    return data;
}

int main() {
    int n_samples = 100;  // 样本数
    double* X = create_data(n_samples);  // 输入特征
    double* y = new double[n_samples];  // 目标值

    svm_problem problem;  // 定义训练问题
    problem.l = n_samples;
    problem.x = X;
    problem.y = y;

    svm_parameter param;  // 设置参数
    // 初始化参数，这里假设使用的是线性核，设置C=1.0，epsilon=0.1
    svm_init_node(&param, SVM_C_SVC, SVM_LINEAR);
    param.probability = 0;  // 如果不需要概率估计，可以设置为0
    param.epsi = 0.1; 

    svm_model model;  // 训练模型
    svm_train(&model, &problem, &param);

    // 现在你可以用模型做预测
    // ...

    // 清理内存
    free(X);
    delete[] y;

    svm_free_and_destroy_model(&model);
    svm_free(&param);

    return 0;
}

请注意，这只是一个基础示例，并未包含完整的错误处理和预测步骤。实际使用时，你需要对数据进行预处理、交叉验证以及调整参数。另外，由于C++与C语言语法类似，所以这段代码也适用于C++。