SVM回归
2018-11-12 13:29
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from sklearn.svm import SVR import numpy as np n_samples, n_features = 10, 5 np.random.seed(0) y = np.random.randn(n_samples) x= np.random.randn(n_samples, n_features) c 5b4 lf = SVR(gamma='scale', C=1.0, epsilon=0.2) clf.fit(x, y) print clf.predict(x)
[0.8867917 0.60015717 0.98330982 1.84870095 0.91180516 0.37960652 1.03115487 0.04864277 0.33332094 0.33921419]
from sklearn.svm import SVR import numpy as np n_samples, n_features = 10, 5 np.random.seed(0) y = np.random.randn(n_samples) X = np.random.randn(n_samples, n_features) clf = SVR(kernel="poly",degree=3,gamma="scale",C=0.8) clf.fit(X, y) clf.predict(X)
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