求python支持向量机多元回归预测代码

Python012

求python支持向量机多元回归预测代码,第1张

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

这是一个多元支持向量机回归的模型，以下是一个参考的实现代码：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score

# 模拟数据

np.random.seed(0)

X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)

y = np.sin(X).ravel()

y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))

# 分割数据

train_X = X[:60]

train_y = y[:60]

test_X = X[60:]

test_y = y[60:]

# 模型训练

model = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

model.fit(train_X, train_y)

# 预测结果

pred_y = model.predict(test_X)# 计算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)

# 对比图

plt.scatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')

plt.plot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')

plt.title('R2={:.2f}'.format(r2))

plt.legend()

plt.show()

上面的代码将数据分为训练数据和测试数据，使用SVR模型对训练数据进行训练，然后对测试数据进行预测。计算预测结果与真实值的R2，最后将结果画出对比图，以评估模型的效果。

在使用支持向量机(SVM)进行回归分析时, 数据标准化是很重要的.

SVM 中的核函数是基于输入数据点之间的距离来定义的，如果数据点之间的距离是不一致的，那么核函数的结果就会受到影响。标准化可以确保所有特征在相同尺度上进行计算，避免因为某些特征取值范围过大而导致其他特征被忽略。

因此, 在使用SVM进行回归分析时, 应该对数据进行标准化，比如使用StandardScaler类对数据进行标准化。这样做可以使模型的预测更加准确。