基于支持向量机(SVM)的数据回归预测Python代码 sklearn实现

# 支持向量回归 (SVM) 及 Matplotlib 数据可视化 本项目用于演示使用Scikit-learn实现支持向量回归（SVM），并使用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集，并绘制预测值与实际目标值的对比图。 ## 环境需求 运行此代码需要安装以下依赖项： - Python 3 - Pandas - Numpy - Scikit-learn - Matplotlib 您可以使用以下命令安装所需的软件包： ```bash pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib ``` ## 使用说明 1. 解压压缩包得到本代码项目文件夹。 2. 确保您在与Python脚本和数据集文件 `boston_housing_train_data.xlsx` 和 `boston_housing_test_data.xlsx` 同一目录中。 3. 打开终端或命令提示符，导航到包含脚本和数据集文件的目录。 4. 运行Python脚本： ```bash python svm.py ``` 5. 脚本将加载数据，训练SVR模型，执行预测，并显示训练集和测试集的均方误差（MSE）。 6. 两个绘图将使用Matplotlib生成。第一个绘图显示了训练集和测试集的实际值与预测值的对比。第二个绘图将实际值和预测值显示为两条不同的线。 7. 关闭绘图窗口以完成脚本的执行。 ## 数据集说明 波士顿房屋数据集包含由美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息。数据集包括各种特征，如犯罪率、每个住宅的平均房间数、师生比例等，目标变量是以千美元计的业主占据住宅的中位数。 ## 注意 SVM模型基于线性核函数。您可以尝试使用不同的核函数来获得更好的性能。