Python机器学习：SVM008SVM思想解决回归问题

怎么定义拟合
比如线性，MSE值最小

SVM margin包含样本数量越多越好~
取中间的直线为结果

引入超参数ε

#SVM思想解决回归问题
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets
data = datasets.load_boston()
data.keys()
X = data.data
y = data.target

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y)


from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.svm import SVR#可使用核函数
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipelinedef StandardLinearSVR(epsilon = 0.1):return Pipeline([('stad_scaler',StandardScaler()),('linearSVR',LinearSVR(epsilon=epsilon))])

svr = StandardLinearSVR()
svr.fit(X_train,y_train)

svr.score(X_test,y_test)

0.6031014215510511

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