SVR 测试数据的预测值都是一个值 解决方案

一、对数据进行预测，我们使用了多种方法之后，SVR的效果居然破天荒的比GBDT这类擅长于回归预测的模型还要好，后来就使用训练好的SVR模型对测试数据进行了预测，此时出现了一个意外的状况

本来刚开始的时候我认为是SMILES向量转化的问题，后来就单一测试，发现向量转化出来的不是一样的，更加奇怪了

二、解决方案：
第一：自变量的归一化，一般的归一化方法即可，限制到-1到1或者0到1之间都行；
第二，因变量的缩放，这个也挺关键，比如训练时统一乘以一个较小值，最后还原；
第三：激活函数的选择，一般来说尝试linear效果会好一些。
我将向量标准化之后，进入模型预测，发现预测结果就不再是一个值了