一维支持向量机回归以及二维支持向量机回归

资 源 简 介

一维支持向量机回归以及二维支持向量机回归

详 情 说 明

支持向量机（SVM）不仅可用于分类问题，还可用于回归任务，称为支持向量机回归（SVR）。其核心思想是找到一个拟合函数，使得预测值与实际值的偏差在允许范围内，同时保持模型的简单性。

一维支持向量机回归 当输入特征为一维时，SVR试图拟合一条直线或曲线，使得大部分数据点落在由ε（误差容忍度）定义的“管道”内。支持向量位于管道边界上，决定了最终的回归模型。这种方法适用于简单的单变量数据建模，如时间序列预测或单变量趋势分析。

二维支持向量机回归 当输入特征为二维时，SVR的目标是拟合一个平面或曲面。由于特征空间增加，模型可以捕捉更复杂的模式，适用于双变量数据建模，如地理空间分析或双参数系统预测。二维SVR在高维空间可能采用核技巧（如RBF核）来提升拟合能力。

无论是哪种维度，SVR都强调稀疏性（仅依赖支持向量）和泛化能力，适用于中小规模数据集的高效回归任务。