SVR怎么搭建呢Python-CFANZ编程社区

SVR模型的搭建与应用

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种机器学习算法，主要用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，SVR能够处理非线性关系，适用于更复杂的数据集。在本文中，我们将介绍如何使用Python搭建SVR模型，并解决一个实际问题。

问题描述

假设我们是一家房地产公司，我们想要预测房屋价格。我们已经收集了一些房屋的相关数据，例如面积、卧室数量、浴室数量等。我们希望通过这些特征来预测房屋的价格。

数据准备

在开始构建SVR模型之前，我们需要准备好数据。我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。假设我们的数据集保存在一个名为"house_data.csv"的文件中。

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv("house_data.csv")

# 查看数据前几行
print(data.head())

通过上述代码，我们可以读取数据，并查看前几行以确保数据被正确加载。

特征选择和预处理

在构建SVR模型之前，我们需要选择适当的特征，并对其进行预处理。特征选择的目的是从原始数据中选择最相关的特征，以提高模型的准确性。预处理的目的是将数据转换为适合模型处理的形式。

# 选择特征和目标变量
X = data[["area", "bedrooms", "bathrooms"]]  # 特征
y = data["price"]  # 目标变量

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

上述代码中，我们选择了"area"、"bedrooms"和"bathrooms"作为特征，"price"作为目标变量。然后，我们使用StandardScaler对特征进行缩放，以确保各个特征具有相同的尺度。

构建SVR模型

在构建SVR模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用sklearn库中的SVR类来构建SVR模型。

# 构建SVR模型
from sklearn.svm import SVR

svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

在上述代码中，我们使用默认参数构建了一个SVR模型，并使用训练集进行训练。

模型评估

在模型训练完成后，我们需要评估模型的性能。常见的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）和决定系数（Coefficient of Determination, R^2）。

# 模型评估
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

y_pred = svr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)
print("决定系数：", r2)

上述代码中，我们使用测试集对模型进行预测，并计算均方误差和决定系数。