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在python中使用支持向量机(SVM)进行数据回归预测,你可以遵循以下步骤: 导入必要的库: from sklearn.svm import SVRfrom sklearn.model_selec&
在python中使用支持向量机(SVM)进行数据回归预测,你可以遵循以下步骤:
from sklearn.svm import SVRfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_squared_error
准备数据集:
你需要准备你的特征矩阵X和目标变量向量y。确保X和y的维度匹配。
拆分数据集:
将数据集划分为训练集和测试集,一个常见的比例是将数据的70%用于训练,30%用于测试:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
regressor = SVR(kernel='rbf')regressor.fit(X_train, y_train)
这里的kernel
参数指定了核函数的类型,rbf表示径向基核函数,你也可以根据需要选择其他核函数。
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
这样,你就可以使用支持向量机(SVM)模型进行数据回归预测了。记得根据实际问题对SVM的参数进行调优,例如调整核函数类型、正则化参数等。
来源地址:https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/131716553
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本文标题: 使用python中的SVM进行数据回归预测
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/406158.html(转载时请注明来源链接)
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