SVM回归预测

资 源 简 介

SVM回归预测

详 情 说 明

支持向量机(SVM)不仅适用于分类问题，通过引入ε-不敏感损失函数，也可以很好地解决回归预测任务。在处理时间序列数据时，SVM回归能够捕捉非线性特征，且对异常值具有较好的鲁棒性。

数据准备阶段需要特别注意时间序列的特性。首先将原始数据按时间顺序整理为特征矩阵和目标向量，通常采用滑动窗口方法构造特征。数据归一化是必要步骤，将各维度特征缩放到相同量纲，避免某些特征因数值较大而主导模型训练。

交叉验证对时间序列数据需采用特殊策略，传统随机划分会破坏时间依赖性。建议使用时序交叉验证，确保训练集时间点永远早于验证集。模型评估指标通常选用均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE)。

SVM回归的核心是确定最优超参数组合，包括惩罚系数C、核函数类型及相应参数。网格搜索配合交叉验证是最常用的调参方法。对于时间序列数据，RBF核往往能较好地捕捉复杂的时间模式。

预测阶段需要注意，SVM回归输出的预测值可能超出训练数据范围，必要时可进行后处理约束。多步预测可采用迭代方式，将当前预测值作为下一时间步的输入特征。模型解释性方面，可以通过分析支持向量来理解哪些时间点对模型决策影响最大。