『壹』 python中支持向量機回歸需要把數據標准化嗎
在使用支持向量機(SVM)進行回歸分析時, 數據標准化是很重斗扒要的.
SVM 中的核函數是基於輸入數據點之間的距離來定義的，如果數據點之間的距離是不一致的，那麼核函數的結果就會受到影響。標准化可以確保所有特徵在相枝腔同尺度上進行計算，空搭昌避免因為某些特徵取值范圍過大而導致其他特徵被忽略。
因此, 在使用SVM進行回歸分析時, 應該對數據進行標准化，比如使用StandardScaler類對數據進行標准化。這樣做可以使模型的預測更加准確。
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from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
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X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 灝嗘暟鎹闆嗘媶鍒嗕負璁緇冮泦鍜屾祴璇曢泦
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
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reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
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reg.fit(X_train, y_train)
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y_pred = reg.predict(X_test)
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mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
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