‘壹’ python中支持向量机回归需要把数据标准化吗
在使用支持向量机(SVM)进行回归分析时, 数据标准化是很重斗扒要的.
SVM 中的核函数是基于输入数据点之间的距离来定义的，如果数据点之间的距离是不一致的，那么核函数的结果就会受到影响。标准化可以确保所有特征在相枝腔同尺度上进行计算，空搭昌避免因为某些特征取值范围过大而导致其他特征被忽略。
因此, 在使用SVM进行回归分析时, 应该对数据进行标准化，比如使用StandardScaler类对数据进行标准化。这样做可以使模型的预测更加准确。
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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)
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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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