支持向量回归SVR

  1. 支持向量回归算法在做大型项目,尤其是数据标签等相对复杂的项目时特别有用。

  2. 支持向量回归算法无论在线性回归场景还是非线性回归场景都有广泛的应用。

  3. SVR在驱动上有很多不同的类型,但应用最广泛的是高斯核和径向基函数核。

  4. 好处是可以极大地减少计算的消耗。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置字体
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题

import pandas as pd

dataset=pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X=dataset.iloc[:,1:2].values
y=dataset.iloc[:,2].values
#特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X=StandardScaler()
sc_y=StandardScaler()

X=sc_X.fit_transform(X.reshape(-1, 1))
y=sc_y.fit_transform(y.reshape(-1, 1))
#在数据集上拟合支持向量回归模型
from sklearn.svm import SVR
regressor=SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X,y)
#预测结果
y_pred=regressor.predict([[6.5]])#因为前面进行了缩放,所以这里的值是小于1的
y_pred=sc_y.inverse_transform(y_pred.reshape(-1, 1)) #进行缩放的逆操作,获得实际的预测值
#可视化支持向量回归的结果
plt.scatter(X,y,color='red')
plt.plot(X,regressor.predict(X),color='blue')
plt.title('支持向量回归')
plt.xlabel('级别')
plt.ylabel('工资')
plt.show()

支持向量回归SVR_第1张图片

#支持向量回归结果可视化,用于更高的分辨率和更平滑的曲线
X_grid=np.arange(min(X),max(X),0.01)
X_grid=X_grid.reshape((len(X_grid),1))
plt.scatter(X,y,color='red')
plt.plot(X_grid,regressor.predict(X_grid),color='blue')
plt.title('支持向量回归')
plt.xlabel('级别')
plt.ylabel('工资')
plt.show()

支持向量回归SVR_第2张图片

SVR能够对输入空间进行分类,获取一个预估器,不需要对数据进行处理,就能知道数据处于怎样的空间,这可以极大地减少数据的计算,尤其是复杂数据的计算。
因此,SVR在数据量比较大、特征比较多的时候很有应用价值的原因。

你可能感兴趣的:(机器学习,回归,python,机器学习)