支持向量机做回归分析

资 源 简 介

支持向量机做回归分析

详 情 说 明

支持向量机（SVM）不仅擅长分类任务，同样适用于回归分析，称为支持向量回归（SVR）。其核心思想是通过寻找一个超平面，使得所有样本点到该平面的偏差不超过预设阈值，同时保持模型尽可能平滑。以下是关键实现思路和注意事项：

核函数选择 线性核适用于特征与目标呈线性关系的数据，而高斯核（RBF）或多项式核可捕捉非线性模式。实际应用中需通过交叉验证对比不同核的表现。

超参数调优 惩罚系数C：控制对误差样本的容忍度，C值越大模型越复杂，可能过拟合。 epsilon（ε）：定义回归的误差容忍带，ε越大允许的偏差越大，模型更稀疏。 核参数（如RBF的gamma）：影响样本间距离的权重，过高会导致过拟合。

样本设计建议 特征需标准化（如Z-score归一化），避免数值范围差异影响核函数计算。 样本量较小时，建议采用留一法验证；大数据集可使用k折交叉验证。

结果解释 支持向量回归的输出为连续值，模型的稀疏性取决于支持向量的数量。可通过观察支持向量的分布，分析哪些样本点对模型决策起关键作用。

扩展方向：结合网格搜索（GridSearchCV）自动化调参流程，或尝试集成方法（如Bagging回归器）进一步提升鲁棒性。