python限幅模型代码，matlab限幅器

求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集与真实值R2以及对比图代码

这是一个多元支持向量机回归的模型，以下是一个参考的实现代码：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score

# 模拟数据

np.random.seed(0)

X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)

y = np.sin(X).ravel()

y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(16))

# 分割数据

train_X = X[:60]

train_y = y[:60]

test_X = X[60:]

test_y = y[60:]

# 模型训练

model = svm.SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

model.fit(train_X, train_y)

# 预测结果

pred_y = model.predict(test_X)# 计算R2r2 = r2_score(test_y, pred_y)

# 对比图

plt.scatter(test_X, test_y, color='darkorange', label='data')

plt.plot(test_X, pred_y, color='navy', lw=2, label='SVR model')

plt.title('R2={:.2f}'.format(r2))

plt.legend()

plt.show()

上面的代码将数据分为训练数据和测试数据，使用SVR模型对训练数据进行训练，然后对测试数据进行预测。计算预测结果与真实值的R2，最后将结果画出对比图，以评估模型的效果。

求python支持向量机数据设置标签代码

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）模型的数据设置标签代码示例：

from sklearn import svm

# 假设有以下三个样本的数据：

X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2]]

y = [0, 1, 1]  # 对应每个数据点的标签，0表示负样本，1表示正样本

# 创建SVM模型

clf = svm.SVC()

# 将数据集(X)和标签(y)作为训练数据来训练模型

clf.fit(X, y)

上述代码中，X是一个二维数组，每个元素都代表一个数据点的特征值，y是一个一维数组，每个元素都代表对应数据点的标签。通过将X和y作为训练数据，可以训练SVM模型并得到分类结果。

求python支持向量机多元回归预测代码

这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：

# 导入相关库

from sklearn import datasets

from sklearn.svm import SVR

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集

X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)

# 将数据集拆分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建SVM多元回归模型

reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)

# 训练模型

reg.fit(X_train, y_train)

# 预测结果

y_pred = reg.predict(X_test)

# 计算均方误差

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("Mean Squared Error:", mse)

在这段代码中，首先导入了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后，使用 load_boston 函数加载数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。

需要注意的是，这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数

关于python限幅模型代码和matlab限幅器的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。