【sklearn第十讲】支持向量机之回归篇_支撑向量机回归

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回归

支持向量分类的方法能被推广到解决回归问题，称为支持向量回归。由支持向量分类产生的模型仅依赖训练数据的子集，因为创建模型的代价函数并不考虑超过边界的训练点。类似地，由支持向量回归产生的模型仅依赖训练数据的子集，因为创建模型的代价函数忽略任何接近模型预测的训练数据。支持向量回归有三个不同的执行版本：SVR, NuSVR, LinearSVR. LinearSVR执行速度比SVR要快，但只提供线性核。fit方法取X, y作为输入参数，这里，y取浮点值而不是分类的整数值。

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
1
2
3
4
5

clf.predict([[1, 1]])
1

异常检测

One-class SVM可以被用于异常检测(novelty detection), 即，给定一个样本集，检测该集的灵活边界，以便将新的数据点归类是否属于这个集合。类OneClassSVM执行之。这是一个典型的无监督学习，所以fit方法只有一个数组X作为输入，并没有类标签。

核函数

可以使用以下的核函数：

• linear: $<x,x^{\prime }>$

• polynomial: $(\gamma <x,x^{\prime }>+r{)}^d$, $d$ 由参数degree, $r$ 由coef0指定

• rbf: $\exp (-\gamma \Vert x-x^{\prime }{\Vert }^2)$, $\gamma$ 由参数gamma指定，且必须是正的

• sigmoid: $\tanh (\gamma <x,x^{\prime }>+r)$, r