首先需要对新的特征值进行标准化,然后进行预测。 # 用模型进行预测y_pred_scaled=svr_model.predict(X_scaled)# 反标准化预测值y_pred=scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled.reshape(-1,1)).flatten() 1. 2. 3. 4. 5. 解释:我们先用predict方法进行预测,得到的结果是标准化的。然后用反标准化方法...
max(X),0.1)# 创建更细密的特征数据X_grid=X_grid.reshape((len(X_grid),1))# 重新调整为二维数组plt.plot(X_grid,model.predict(X_grid),color='blue',label='SVR 预测曲线')# 添加图例和标题plt.title('支持向量回归预测')plt.xlabel('特征')plt.ylabel('目标值')plt....
2.4 建模预测 model = SVR() X_test_m = mm1.transform(X_test) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别 y_test_pred_m = model.predict(X_test_m) 2.5 结果可视化 # 训练集预测值与真实值的对比 plt.plot(list(range(0,len(X_train))),y_train,marker='o') plt.plot(list(range(0,len...
将模型拟合训练数据! 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 "...
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...
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...
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(下一小时的...
Scikit-learn是Python中的大型机器学习包之一。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from sklearnimportsvm from sklearnimportcross_validation from sklearnimportpreprocessingaspre 在此随机插入更好的数据可视化。 代码语言:javascript ...
在Python中,我们可以使用Scikit-learn库来实现SVR。以下是使用SVR进行回归的基本步骤和代码示例: python # 导入必要的库 from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score ...
在Python中,我们可以使用Scikit-learn库来实现SVR。以下是一个简单的示例: from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_regression # 生成一些样本数据 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1) # 将数据分...