使用 Python 的支持向量回归 (SVR)：预测建模的实用方法_支持向量机回归预测模型

介绍 ：
支持向量回归 (SVR) 是一种用于解决回归问题的强大算法。它是支持向量机 (SVM) 的一部分，用于变量之间的非线性关系。

在本文中，我们将学习如何使用 python 语言实现它。

了解 SVR：
SVR 的目标是找到最适合数据点的超平面，同时允许误差容限。传统的回归模型专注于最小化错误，而 SVR 则专注于特定范围内的数据点。SVR 的前提是只支持向量和接近边缘的数据点，这会显着影响模型的性能。
使用 Python 实现 SVR：
sklearn我们将使用语言库来实现 SVR 算法pyhton。

以下是实施步骤——

第 1 步：导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplolib.pyplot as plt
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第 2 步：在准备过程中加载数据集
我们已经在上一篇文章中 [使用 Python 进行多项式回归：一种灵活的非线性曲线拟合方法(https://editor.csdn.net/md/?articleId=131115666)讨论了所有数据预处理步骤。

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