python svr多为输出

Python中的SVR（支持向量回归）是一种用于回归问题的机器学习算法。与传统的回归方法相比，SVR基于支持向量机的思想，可以处理非线性的数据关系，并具有更好的泛化能力。

SVR的多为输出特点意味着它可以预测连续的输出变量，而不仅仅是二元分类或多元分类。在SVR中，输入数据通过核函数映射到高维特征空间，然后在该特征空间中建立一个最优的超平面，以尽量拟合训练数据并保持较小的预测误差。

SVR的输出通常是一个连续的数值，而不是一个离散的类别。这使得SVR能够预测各种类型的连续变量，例如房价、股票价格、销售额等。SVR的输出具有良好的可解释性，可以对特定输入变量对输出的影响程度进行分析和解释。

在使用SVR进行多为输出时，可以通过增加目标变量的维度来实现。例如，如果要预测一个对象的三个连续输出变量，可以将其表示为一个三维向量，并将SVR模型调整为输出一个三维向量。

要训练一个SVR模型进行多为输出，需要根据具体的问题选择适当的核函数和模型参数。在训练过程中，需要提供带有对应输出变量的训练样本，并根据预测误差进行模型的优化和调整。

总之，Python中的SVR可以用于解决多为输出的回归问题。通过适当的调整和优化，SVR能够预测连续的输出变量，并具有较好的表现和泛化能力。