SVM向量机

svm可以实现分类与回归

使用库sklearn.svm

1 分类
参数kernel 分类类型,默认’rbf’为最好的分类方式，但也要依据实际情况，比如线性分类使用’linear’

svm.SVC()

2 回归
参数kernel 回归类型,默认’rbf’为最好的回归方式，但也要依据实际情况，比如线性回归使用’linear’

svm.SVR(kernel='rbf')

训练
数据要求,x为二维数组，y为1维数组

clt = svm.SVR(kernel='linear')
clt.fit(x, y)

预测
数据要求，x为二维数组,预测结果为1维数组，数组只有一个数，使用[0]取出

clt.predict(x)