python机器学习svr
时间: 2023-10-23 09:09:30 浏览: 46
SVR(Support Vector Regression)是一种基于支持向量机的回归算法,它可以用于解决回归问题。Python中有很多机器学习库可以用来实现SVR,比如scikit-learn、TensorFlow等。以下是一个使用scikit-learn库实现SVR的示例代码:
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 生成训练数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()
# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)
# 预测
X_test = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
y_pred = svr_rbf.predict(X_test)
```
在上面的代码中,我们使用了径向基函数(RBF)作为核函数,C和gamma是SVR的两个重要参数。C是惩罚系数,gamma是核函数的系数。