我用SVR做模型拟合，发现模型对自变量多元高次的回归拟合非常优秀，但是如果拟合中包含的一些自变量在指数或者sina函数中则拟合效果不好，大家遇到过这个问题吗？这个本质原因是什么呢？
1条回答 默认 最新
- 2022-07-19 20:51回答 1 已采纳 已找到答案，w=model.SVs' * model.sv_coef
- 2022-04-22 13:10回答 1 已采纳 你可以试试着运行以下代码： classifier=svm.SVC() #查看参数w classifier.coef_ #查看参数b classifier.intercept_
- 2022-08-13 20:50回答 1 已采纳 因为本来就是伪随机啊，所以你就算100次也是相同的结果，除非你每次循环修改一下random_state值，调整一下随机种子
- 2024-07-13 22:10沿街的博客 SVR（Support Vector Regression）回归预测原理，基于支持向量机（SVM）的回归分支，其核心思想是通过寻找一个最优的超平面来进行回归预测，并处理非线性回归问题。
- 2022-01-14 19:02回答 2 已采纳 均值、中位数都可以吧，这个应该是你自己来确定的，算算均方误差什么的。
- 2022-03-29 21:26回答 2 已采纳 不是SVC里的吗，class_weight为输入参数, fit之后有class_weight_属性
- 2022-02-26 11:19回答 1 已采纳 你调用的遗传算法进行优化，对于优化问题来说，种群数量不大（50），迭代次数也不太大（300）。但是，你的目标函数并不是一个简单的函数，而是 SVR 的参数。SVR 支持向量机，默认的方法并不是线性回归
- 回答 2 已采纳 model=OneVsRestClassifier(svr_rbf,n_jobs=-1)
- 2022-10-09 15:25回答 1 已采纳 可以查看手册：matlab 编译 MEX 函数或引擎应用程序 mex 中的内容
- 2022-05-19 22:03回答 1 已采纳 I有时候不是正整数，改成：I=floor(5*i)-4
- 2022-07-13 17:128. **模型训练与预测**: 使用sklearn的`LinearRegression`类创建线性回归模型对象，然后使用`fit`方法对训练数据进行拟合。接着，使用`predict`方法对测试数据进行预测，最后打印出部分预测结果和对应的标注值以进行...
- 2022-05-25 10:43回答 2 已采纳 #假设s是你的json数据 t = s.find('{') #找到第一个花括号的位置 s = s.lstrip(s[:t]).rstrip(");") #去掉第一个花括号左边的字符，以及去掉右边
- 2022-06-25 18:36张陈亚的博客 Python实现PSO粒子群优化支持向量机回归模型(svr算法)项目实战
- 2022-07-13 17:11这是一个典型的人工智能应用，其中机器学习算法被用来从有限的数据中学习规律，并用于未来数据的预测。下面将详细讨论相关知识点： 1. **支持向量回归（SVR）**： - SVR 是支持向量机（SVM）在回归问题上的扩展，...
- 2021-09-29 21:42拓端研究室的博客 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。 关于支持向量机的快速说明 支持向量机是机器学习的一种...
- 2022-05-19 10:194. 使用得到的最优参数配置构建SVR模型，并对数据进行预测。 5. 可能还包括对结果的评估和可视化。 为了深入了解和应用这段代码，你需要具备MATLAB编程基础，理解SVR和PSO的基本原理，以及熟悉相关的数据预处理和...
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