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 ...
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) 1. 2. 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...
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 "...
内核SVR：另一方面，核 SVR 使用非线性核函数将输入变量映射到更高维的特征空间，在该空间中更容易找到分隔数据点的超平面。核函数允许对输入和输出变量之间的复杂关系进行建模，而无需明确指定关系的形式。核 SVR 中使用的一些流行核函数包括径向基函数 (RBF) 核、多项式核和 sigmoid 核。线性 SVR 和核 SVR 之间...
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(下一小时的使...
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...
model = svm.SVR(kernel='rbf') c_can = np.linspace(105,107,10) print('c_can=',c_can) gamma_can = np.linspace(0.4, 0.5, 10) print('gamma_can=',gamma_can) svr_rbf = GridSearchCV(model, param_grid={'C': c_can, 'gamma': gamma_can}, cv=5) ...
def svcrbfModel(): svr_rbf10 = SVR(kernel='rbf',C=100, gamma=10.0) svr_rbf1 = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1) y_rbf10 = svr_rbf10.fit(X, y).predict(X) y_rbf1 = svr_rbf1.fit(X, y).predict(X) return y_rbf10,y_rbf1 ...