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：

# 导入相关核胡库

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改塌拦集

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 函数衫仔、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

#include <stdio.h>

int main(void)

{

long long time=365*24*3600,a[6]

int i

a[0]=3120324803

for(i=1i<=5i++)

{

a[i]=a[i-1]+time/7-time/陪耐13-time/45

printf("第%d年人芦梁春口为渣局%lld\n",i,a[i])

}

}

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