如何使用sklearn中的SVM

发布网友发布时间：2022-05-15 18:11

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热心网友时间：2022-09-01 07:13

SVM既可以用来分类，就是SVC；又可以用来预测，或者成为回归，就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。
我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。
X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result

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