求python支持向量机多元回归预测代码

Posted 2023-03-22

代码越详细越好

这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：
# 导入相关库
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建SVM多元回归模型
reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在这段代码中，首先导入了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后，使用 load_boston 函数加载数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。
需要注意的是，这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数 参考技术A 以下是一个使用scikit-learn库实现向量机多元回归预测的代码示例：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# load data
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# fit SVM regression model to training data
regressor = SVR(kernel='linear')
regressor.fit(X_train, y_train)
# predict on test data
y_pred = regressor.predict(X_test)
# evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse) 参考技术B Python 代码示例，使用 scikit-learn 库中的 SVR 类实现多元回归预测：
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 构造训练数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])
# 创建模型并训练
clf = SVR(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
# 进行预测
predictions = clf.predict(X)
print(predictions)
请注意，以上代码仅供参考，可能需要根据实际情况进行修改。