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

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24875

支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。正如我们所知，回归数据包含连续的实数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon-tube，ε表示管子的宽度）的给定余量来接近最佳值。

在本教程中，我们将通过在 Python 中使用 SVR ，简要了解如何使用 SVR 方法拟合和预测回归数据。教程涵盖：

• 准备数据

• 模型拟合和预测

• 准确性检查

• 源代码

我们将从在 Python 中加载所需的库开始。

import numpy as np

准备数据

我们将使用回归数据作为目标数据进行拟合。我们可以编写简单的函数来生成数据。

y = make(x)
x = np.array
 
plt.scatter
plt.show()

模型拟合和预测

我们来定义模型。该模型可以与默认参数一起使用。我们将在 x 和 y 数据上拟合模型。

svr 
print(svr)

在这里，可以根据回归数据特征更改核、C 和 epsilon 参数。核识别算法中的核类型。可以使用“rbf”（默认核）、“linear”、“poly”和“sigmoid”。

---

点击标题查阅往期内容

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像

左右滑动查看更多

01

02

03

04

接下来，我们将使用 svr 模型预测 x 数据。

predict(x)

为了检查预测结果，我们将在图中可视化 y 和 yfit 数据。

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

准确性检查

最后，我们将使用 R 平方和 MSE 指标检查模型和预测准确性。

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

在本教程中，我们简要了解了如何使用 Python 中的 SVR 方法拟合回归数据。

---

本文摘选《Python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》，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

---

点击标题查阅往期内容

逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM

基于随机森林、svm、CNN机器学习的风控欺诈识别模型

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测

R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测

Python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

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树

R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票

R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平

R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现

R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测

python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证

R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量

R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

如何用R语言在机器学习中建立集成模型？

R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测

在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型

R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析

R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者

R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树

R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法

R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间

R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析

R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化

Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值