SVR_model = svm.SVR(kernel='rbf',C=100,gamma=.001).fit(X_train_scaled,y_train)print 'Testing R^2 =', round(SVR_model.score(X_test_scaled,y_test),3) 预测和测试 计算下一小时的预测(预测!)我们预留了一个测试数据集,所以我们将使用所有的输入变量(适当的缩放)来预测 "Y "目标值(下一小...
黑布麟创建的收藏夹模型内容:004_基于支持向量回归(SVR)的数据回归预测 Matlab代码实现过程,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
=5, C=6.13 时波士顿房价的 SVR 预测图 上图显示,正如预期的那样,该模型再次有了提升。 结论 SVR 是一种强大的算法,它允许我们选择对错误的容忍度,(通过修改 本文的代码在这里: https://github.com/DrRyanHuang/SVR
para=[30,200,0.2,0.8,0.2]; [bestc,bestg,test_pre]=my_DE_SVR(para,input_train',output_train',input_test',output_test'); % 预测误差计算 MSE=mymse(output_test',test_pre) MAE=mymae(output_test',test_pre) MAPE=mymape(output_test',test_pre) FVD=myfvd(output_test',test_pre) CDFR...
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。 importnumpyasnp 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。
用R创建一个SVR模型。 下面是用支持向量回归进行预测的代码。 model <- svm(Y ~ X , data) 如你所见,它看起来很像线性回归的代码。请注意,我们调用了svm函数(而不是svr!),这是因为这个函数也可以用来用支持向量机进行分类。如果该函数检测到数据是分类的(如果变量是R中的一个因子),它将自动选择SVM。
不同类测试集所采用SVR模型的不同参数(C,ε,σ)。 不同类测试集所采用SVR模型之后的预测结果(RMSE,MAD,MAPE,MPE), RMSE(test,yHat) ## [1] 0.1354805 MAE(test,yHat) ## [1] 0.1109939 MAPE(test,yHat) ## [1] 1.099158 #MPE ftsa::error(forecast =yHat, true = test, method = "mpe") ...
不同类测试集所采用SVR模型的不同参数(C,ε,σ)。 不同类测试集所采用SVR模型之后的预测结果(RMSE,MAD,MAPE,MPE), RMSE(test,yHat) ## [1] 0.1354805 MAE(test,yHat) ## [1] 0.1109939 MAPE(test,yHat) ## [1] 1.099158 #MPE ftsa::error(forecast =yHat, true = test, method = "mpe") ...
模型预测效果 LR模型: train set RMSE:56.19869318681088, R2:0.3439361345919162 test set RMSE:54.264009074691856, R2:0.35713062175493715 valid set RMSE:34.84962228223509, R2:0.2967064952591343 编辑 编辑 SVR模型: train set RMSE:43.56448464126648, R2:0.605761670162996 ...