使用了scikit-learn庫中的SVR類來實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)回歸模型。首先，我們導(dǎo)入了所需的庫，包括numpy用于處理數(shù)據(jù)，train_test_split用于劃分訓(xùn)練集和測試集，SVR用于構(gòu)建SVM回歸模型，以及mean_squared_error和r2_score用于評估模型性能。
接著，我們定義了源數(shù)據(jù)，包括特征矩陣X和目標(biāo)向量y。然后，我們使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。
接下來，我們創(chuàng)建了一個(gè)線性核函數(shù)的SVM回歸模型，并使用fit方法擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
然后，我們使用擬合好的模型對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測結(jié)果的均方誤差（MSE）和決定系數(shù)（R2）作為模型的評估指標(biāo)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-504762.html
最后，我們打印了模型評估結(jié)果，包括均方誤差和決定系數(shù)。請注意，這只是一個(gè)簡單的示例，實(shí)際使用中可能需要根據(jù)具體需求進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型性能的進(jìn)一步評估。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-504762.html
# 導(dǎo)入所需的庫
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 源數(shù)據(jù)
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) # 特征矩陣
y = np.array([3, 7, 9, 11, 13]) # 目標(biāo)向量
# 劃分訓(xùn)練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 創(chuàng)建SVM回歸模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1.0)
# 擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)
svr.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測測試數(shù)據(jù)
y_pred = svr.predict(X_test)
# 計(jì)算模型評估指標(biāo)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 打印結(jié)果
print("均方誤差 (MSE): {:.2f}".format(mse))
print("決定系數(shù) (R2): {:.2f}".format(r2))
到了這里，關(guān)于一個(gè)簡單的使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行回歸預(yù)測的Python代碼示例，包含了源數(shù)據(jù)和注釋的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
