支持向量机回归的算法

资 源 简 介

支持向量机回归的算法

详 情 说 明

支持向量机回归(SVR)是经典支持向量机(SVM)在回归问题上的扩展应用，其核心思想是通过寻找最优超平面，使得所有样本点到该平面的距离最小化。与传统回归方法不同，SVR通过引入ε不敏感损失函数，允许预测值与真实值之间存在一定误差而不受惩罚。

算法主要包含三个关键环节： 核函数选择环节用于处理非线性回归问题，常用的径向基函数(RBF)可以将低维特征映射到高维空间 惩罚参数C的调节控制模型复杂度与训练误差的平衡 ε参数设定决定了回归函数的平坦程度，影响支持向量的数量

在实际应用中，该算法特别适合小样本、高维度的回归场景，具有优秀的泛化能力。通过调节不同的核函数参数，可以灵活处理线性和非线性回归问题，且对异常值具有较好的鲁棒性。需要注意的是，当数据量较大时，计算复杂度会显著增加。