CNN-SVR预测 python代码

CNN (卷积神经网络) 和 SVR (支持向量回归) 结合在一起通常用于图像特征提取后进行预测任务。在Python中，我们可以利用深度学习库如Keras或TensorFlow结合sklearn库中的SVR进行此类预测。下面是一个简化的例子：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Flatten, Dense
from sklearn.svm import SVR

# 假设我们已经有一个预处理过的数据集
X_train_cnn = ... # CNN处理后的训练图像特征
y_train_svr = ... # 训练标签

# 创建一个简单的CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=X_train_cnn.shape[1:]))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten()) # 将二维数据展平成一维
model.add(Dense(1)) # 输出层，因为我们正在做回归预测

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 使用CNN提取的特征训练SVR模型
svr = SVR(kernel='linear') # 选择合适的核函数
svr.fit(X_train_cnn, y_train_svr)

# 预测阶段
X_test_cnn = ... # 测试图像特征
y_pred = svr.predict(X_test_cnn)

# 这只是一个基本示例，实际应用中还需要数据预处理、分割以及性能评估