关于数据挖掘:支持向量回归SVR拟合预测回归数据和可视化准确性检查实例附代码数据

最近咱们被客户要求撰写对于反对向量回归 SVR 的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

反对向量回归（SVR）是一种回归算法，它利用反对向量机（SVM）的相似技术进行回归剖析。正如咱们所知，回归数据蕴含间断的实数

为了拟合这种类型的数据，SVR 模型在思考到模型的复杂性和错误率的状况下，用一个叫做 ε 管（epsilon-tube，ε 示意管子的宽度）的给定余量来靠近最佳值。

在本教程中，咱们将通过在 Python 中应用 SVR，简要理解如何应用 SVR 办法拟合和预测回归数据。教程涵盖：

筹备数据
模型拟合和预测
准确性查看
源代码

咱们将从在 Python 中加载所需的库开始。

import numpy as np

咱们将应用回归数据作为指标数据进行拟合。咱们能够编写简略的函数来生成数据。

y = make(x)
x = np.array

plt.scatter
plt.show()

咱们来定义模型。该模型能够与默认参数一起应用。咱们将在 x 和 y 数据上拟合模型。

svr 
print(svr)

在这里，能够依据回归数据特色更改核、C 和 epsilon 参数。核辨认算法中的核类型。能够应用“rbf”（默认核）、“linear”、“poly”和“sigmoid”。

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接下来，咱们将应用 svr 模型预测 x 数据。

predict(x)

为了查看预测后果，咱们将在图中可视化 y 和 yfit 数据。

plt.scatter
plt.plot
plt.legend
plt.show

最初，咱们将应用 R 平方和 MSE 指标查看模型和预测准确性。

score
print("R-squared:", score)
print("MSE:", measquaederor)

在本教程中，咱们简要理解了如何应用 Python 中的 SVR 办法拟合回归数据。

本文摘选《 Python 反对向量回归 SVR 拟合、预测回归数据和可视化准确性查看实例 》，点击“ 浏览原文”获取全文残缺材料。

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