Python中使用sklearn.svm进行回归预测

在Python中，使用sklearn库可以方便地进行回归预测。其中svm模块提供了支持向量机回归的功能。支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，适用于回归和分类问题。

下面是一个使用sklearn.svm进行回归预测的例子。

首先，需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们创建一些用于训练的数据集。例如，我们生成一个正弦函数的数据集作为训练样本：

X = np.sort(5 * np.random.rand(200, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

然后，创建一个SVR对象，设置回归模型的参数，并进行训练：

svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr.fit(X, y)

接下来，我们可以使用训练好的模型进行预测。例如，我们可以生成一些测试样本，然后使用模型进行预测，并将结果进行可视化：

X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)[:, np.newaxis]
y_pred = svr.predict(X_test)

plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='Data')
plt.plot(X_test, y_pred, color='navy', label='SVR')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

以上代码中，首先生成了一个测试数据集X_test，然后使用训练好的模型进行预测，得到预测结果y_pred。接着使用matplotlib库将原始数据集和预测结果进行可视化。

运行以上代码后，会生成一个散点图，表示训练数据集，同时在图中还有一条曲线，表示模型的回归曲线。

当然，在实际的应用中，可能需要更复杂的数据集和模型，可以按照自己的需求进行更改和调整。sklearn.svm模块还提供了其他的参数和方法，可以根据需要选择和使用。