python机器学习库scikit-learn：SVR的基本应用-创新互联

scikit-learn是python的第三方机器学习库，里面集成了大量机器学习的常用方法。例如：贝叶斯，svm，knn等。

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scikit-learn的官网： http://scikit-learn.org/stable/index.html点击打开链接

SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写，是支持向量机(SVM)的重要的应用分支。

scikit-learn中提供了基于libsvm的SVR解决方案。

PS:libsvm是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。

我们自己随机产生一些值，然后使用sin函数进行映射，使用SVR对数据进行拟合

from __future__ import division
import time
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt
 
rng = np.random.RandomState(0)
 
#############################################################################
# 生成随机数据
X = 5 * rng.rand(10000, 1)
y = np.sin(X).ravel()
 
# 在标签中对每50个结果标签添加噪声
 
y[::50] += 2 * (0.5 - rng.rand(int(X.shape[0]/50)))
 
X_plot = np.linspace(0, 5, 100000)[:, None]
 
#############################################################################
# 训练SVR模型
 
#训练规模
train_size = 100
#初始化SVR
svr = GridSearchCV(SVR(kernel='rbf', gamma=0.1), cv=5,
     param_grid={"C": [1e0, 1e1, 1e2, 1e3],
        "gamma": np.logspace(-2, 2, 5)})
#记录训练时间
t0 = time.time()
#训练
svr.fit(X[:train_size], y[:train_size])
svr_fit = time.time() - t0
 
t0 = time.time()
#测试
y_svr = svr.predict(X_plot)
svr_predict = time.time() - t0

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