python svr参数设置

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mob64ca12f2c96c 2024-09-11 04:18:14 ©著作权

文章标签 数据参数设置 ci 文章分类 Python 后端开发

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Python中的支持向量回归（SVR）参数设置

支持向量回归（SVR）是支持向量机（SVM）的一种扩展，用于解决回归问题。SVR通过将数据映射到高维空间并寻找一个最大间隔的超平面，来进行预测。本文将介绍SVR的参数设置，并通过代码示例演示其实际应用。

一、SVR的核心参数

SVR模型拥有多个重要参数，主要包括：

C：惩罚参数，控制模型对训练数据的拟合程度。
epsilon：表示允许的误差界限，定义了一个epsilon宽度的间隔。
kernel：核函数类型，常用的包括'linear'、'poly'、'rbf'等。
gamma：用于'rbf'、'poly'和'sigmoid'核函数的参数，定义了数据点的影响范围。

二、流程概述

在实际使用SVR模型时，通常遵循以下流程：

数据准备
模型参数设置
模型训练
模型评估
调整参数，优化模型

以下是该流程的可视化图示：

flowchart TD
    A[数据准备] --> B[模型参数设置]
    B --> C[模型训练]
    C --> D[模型评估]
    D --> E[调整参数，优化模型]

三、代码示例

接下来，我们使用Python的scikit-learn库来实现SVR。首先，确保你已安装scikit-learn和numpy库。

pip install scikit-learn numpy matplotlib

接着，我们示范一个简单的SVR模型：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 数据准备
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 模型参数设置
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=100, epsilon=0.1, gamma='scale')

# 3. 模型训练
svr_rbf.fit(X_train, y_train)

# 4. 模型评估
predictions = svr_rbf.predict(X_test)

# 画图展示结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='red', label='真实值')
plt.scatter(X_test, predictions, color='blue', label='预测值')
plt.title('SVR预测结果')
plt.legend()
plt.show()

代码解析

数据准备：我们使用make_regression生成线性回归数据，并将其划分为训练集和测试集。
模型参数设置：选择rbf核函数，设置C和epsilon。
模型训练：使用fit方法进行模型训练。
模型评估：通过散点图展示真实值与预测值的分布情况。

四、序列图表示

为了更清晰地展示模型训练的步骤，以下是相应的序列图：

sequenceDiagram
    participant User
    participant SVR_Model
    User->>SVR_Model: 数据准备
    SVR_Model->>SVR_Model: 数据分割
    User->>SVR_Model: 设置参数
    User->>SVR_Model: 训练模型
    SVR_Model->>User: 返回预测结果
    User->>SVR_Model: 评估模型

在序列图中，横向表示参与者与交互过程，清晰展示了用户与SVR模型间的步骤。