利用支持向量机(回归)SVR进行回归预测(复习8)_svr回归预测模型

本文是个人学习笔记，内容主要基于支持向量机(回归)SVR对boston数据集学习回归模型和利用模型预测。
SVR同SVC一样，是从训练数据中选取一部分更加有效地支持向量，根据这些训练样本的值通过回归分析预测目标。
在SVM里，核函数是一种非常有用的特征映射技巧，径向基核函数对特征可以进行非线性映射。

from sklearn.datasets import load_boston
boston=load_boston()
print(boston.DESCR)   #打印数据描述
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from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy as np
X=boston.data
y=boston.target
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25)
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print('The max target value is',np.max(boston.target))
print('The min target value is',np.min(boston.target))
print('The average target value is',np.mean(boston.target))
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler

ss_X=StandardScaler()
ss_y=StandardScaler()

X_train=ss_X.fit_transform(X_train)
X_test=ss_X.transform(X_test)
y_train=ss_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))
y_test=ss_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))
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from sklearn.svm import SVR

linear_svr=SVR(kernel='linear')   #线性核函数初始化的SVR
linear_svr.fit(X_train,y_train)
linear_svr_y_predict=linear_svr.predict(X_test)

poly_svr=SVR(kernel='poly')   #多项式核函数初始化的SVR
poly_svr.fit(X_train,y_train)
poly_svr_y_predict=poly_svr.predict(X_test)

rbf_svr=SVR(kernel='rbf')   #径向基核函数初始化的SVR
rbf_svr.fit(X_train,y_train)
rbf_svr_y_predict=rbf_svr.predict(X_test)
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from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error,mean_squared_error

print('R-squared value of linear SVR is',linear_svr.score(X_test,y_test))
print('The mean squared error of linear SVR is',mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                   ss_y.inverse_transform(linear_svr_y_predict)))
print('The mean absolute error of linear SVR is',mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                     ss_y.inverse_transform(linear_svr_y_predict)))
print(' ')
print('R-squared value of Poly SVR is',poly_svr.score(X_test,y_test))
print('The mean squared error of Poly SVR is',mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                 ss_y.inverse_transform(poly_svr_y_predict)))
print('The mean absolute error of Poly SVR is',mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                   ss_y.inverse_transform(poly_svr_y_predict)))
print(' ')
print('R-squared value of RBF SVR is',rbf_svr.score(X_test,y_test))
print('The mean squared error of RBF SVR is',mean_squared_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                ss_y.inverse_transform(rbf_svr_y_predict)))
print('The mean absolute error of RBF SVR is',mean_absolute_error(ss_y.inverse_transform(y_test),
                                                                  ss_y.inverse_transform(rbf_svr_y_predict)))
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从上述测评结果可见，不同配置下的模型在相同测试集上，存在非常大的性能差异；并且在使用了径向基(Radial basis function)核函数对特征进行非线性映射之后，支持向量机展现了最佳的回归性能。

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