1.模型原理

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，可用于分类和回归任务。在回归预测中，SVM 可以根据已知的数据点，构建一个函数来预测未知数据点的输出值。

下面是基于支持向量机的数据回归预测的详细步骤：

1. 数据准备：

   • 收集回归预测所需的训练数据集，包括输入特征和相应的目标值（输出）。
   • 确保数据集经过预处理，如特征缩放和异常值处理。

2. 特征选择：

   • 根据问题的性质和特征的相关性，选择合适的输入特征。

3. 模型构建：

   • 选择使用支持向量机进行回归预测。
   • 根据训练数据集，建立一个回归模型。
   • SVM 的回归版本通常被称为支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）。

4. 特征转换：

   • 如果数据集的特征空间不是线性可分的，可以考虑将特征通过某种核函数进行转换，以便在高维空间中进行线性回归。

5. 模型训练：

   • 使用训练数据集拟合 SVR 模型。
   • 在拟合过程中，SVM 将找到一个最优的超平面，以最大化预测的精度并最小化误差。

6. 模型评估：

   • 使用测试数据集评估 SVR 模型的性能。
   • 常见的评估指标包括均方误差（Mean Squ