KernelRidge 模型被证明为是支持向量回归(SVR)的。然而,可以使用不同的损失函数:KRR使用平方误差损失而支持向量回归使用ε不敏感损失 ,并且他们都结合了L2正规化...。(KRR)的拟合速度是拟合SVR的七倍(均使用了网格搜索)。然而在预测10万个目标值的时候只比SVR的拟合速度高出三倍,因为其只是使用了大概的稀疏模型...
linearsvr.fit(x_train,y_train) x = ((data[feature] - data_mean[feature])/data_std[feature]).values # 预测,并还原结果。 data['y_pred'] = linearsvr.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] outputfile = 'E:/PY1/new_reg_data_GM11_revenue.xls' # SVR预测后保存的结果 da...
x= ((data[feature] - data_mean[feature])/data_std[feature]).values#预测,并还原结果。data['y_pred'] = linearsvr.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] outputfile='../data/new_reg_data_GM11_revenue.xls'#SVR预测后保存的结果data.to_excel(outputfile)print('真实值与预测值...
一、灰度预测+LinearSVR 1、数据中显示有多种影响财政收入的因素,因此需要先筛选出影响相关性最大的因素。 1importpandas as pd2importnumpy as np3fromsklearn.linear_modelimportLasso45inputfile ='D:\ZNsmueven\Python/data.csv'#输入的数据文件6data = pd.read_csv(inputfile)#读取数据78lasso = Lasso(100...
linearsvr.fit(x_train,y_train) x = ((data[feature] - data_mean[feature])/data_std[feature]).values # 预测,并还原结果。 data['y_pred'] = linearsvr.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] outputfile = './tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' # SVR预测后保存的结果 data...