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我想使用sklearn SVR方法，但是当我编写SVR()函数时，它会抛出一个错误。上面写着SVR is not a callable。我就是这么叫它的这是我得到错误的代码svr_poli = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree = 2)
s
浏览 0修改于2020-06-20得票数 1
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我是Tensorflow的新手，我想知道Tensorflow是否已经准备好使用SVR包，比如sklearn.svm.SVR在scikit中学习。还是我得自己建SVR？
浏览 3提问于2017-03-06得票数 2
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我如何将调优函数用于支持向量回归，而不是分类，因为当我尝试使用"svr“作为函数的第一个参数时，它不起作用，并且我找不到一个用于回归的调优示例。如何计算svr的R平方？
浏览 62修改于2019-02-26得票数 0
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我想用SVR来描述特性的重要性，但我不知道支持向量回归是否可能，这是我的代码。from sklearn.svm import SVRsvr_lin = SVR(kernel="linear", C=C)scores = cross_val_score(svr_lin, X, Y, cv = 5)print(scores.mean())
print(sc
浏览 36修改于2022-07-17得票数 3
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我有一个包含100列连续特性的数据集和一个连续标签，我想运行SVR；提取相关性的特性，调优超参数，然后交叉验证适合我的数据的模型。()pipeline = Pipeline(steps=[('sel',fs), ('svr',estimator__sel__kestimator__svr__C
estimator__svr_
浏览 2修改于2021-03-02得票数 0
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因为SVR只支持一个输出，所以我尝试在我的模型上使用SVR，它有6个输入和19个输出，使用MultiOutputRegressor。svr_regr = MultiOutputRegressor(svr)
kfold_splitterMultiOutputRegressor(estimator=SVR()).得到最
浏览 5修改于2022-08-18得票数 0
我想调优"SVR()“回归函数的参数。它开始处理并不停止，我无法弄清楚问题所在。我正在使用SVM回归函数SVR()预测一个参数。'),'C' : [1,5,10],'degree' : [3,8],'coef0' : [0.01,10,0.5],'gamma' : ('auto','scale')},
modelsvr = SVR
浏览 136修改于2019-08-16得票数 3
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尝试为多个输出执行SVR。从对我有用的超参数调优开始。现在我想使用最优的参数来创建模型，但是我得到了一个错误。怎么解决这个问题？from sklearn.svm import SVRfrom sklearn.multioutputimport MultiOutputRegressor
svr_regr = MultiOutputRegressor(svr)
fr
浏览 11提问于2022-08-18得票数 1
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from __future__ import divisionfrom sklearn.svm import SVRimport datetimen_train = 800trainY = y[:n_train]testY = y[n_train:]
<em
浏览 2提问于2014-06-26得票数 0
我正在尝试为一些训练数据构建一个内核模型。使用的模型是支持向量回归，输入数据集大约是58个样本，其中X是大小为5的向量，Y是双精度值。示例:X= 300678，10,6,1,3 -Y= 18.38.这个小数据集的训练(拟合)花费了太长的时间(超过5分钟)，这是合理的还是出了问题？
浏览 1提问于2015-03-01得票数 1
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param_grid = {"C": np.linspace(10**(-2),10**3,100),
mod = SVR
浏览 0修改于2018-12-22得票数 1
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我正在尝试使用Java中的LIBSVM中的epsilon-SVR预测单变量时间序列(我的数据由两列组成，一个时间戳和一个数值)。
浏览 1修改于2018-04-06得票数 1
对于每个子矩阵，SVR拟合大约需要10分钟。有什么方法可以加速这一过程？请推荐任何不同的方法或不同的python包。谢谢!
浏览 7提问于2013-03-23得票数 5
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对于预测，我使用的是“ratingCount”列，我用matplotlib绘制了一个简单的“ratingCount”(X)和“imdbRating”(Y)图，并决定使用支持向量回归来绘制一条SVR曲线。我原以为会有一条平滑的SVR曲线与数据相吻合。
svr_regressor.fit(X,
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
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我在一个大型数据集上运行nu-SVR模型，我使用sklearn，但训练花费了太多时间，我甚至没有使用网格搜索来寻找最佳参数，我修复了C和nu参数。
浏览 33提问于2017-12-14得票数 0
我使用SVR来解决一个预测问题，我想做特征选择以及超参数搜索。我试图同时使用RFECV和GridSearchCV，但是我收到了代码中的错误。我的代码如下：estimator=SVR(kernel='rbf') 'C': [0.1, 1, 100, 1000],, verbose=0, n_jobs=-1)
best_params = grid_result.bes
浏览 8修改于2020-04-10得票数 0
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在调整SVR参数时，得到了以下值c=100、gamma= 10和epsilon =100。我得到了95 %的r-平方。我的问题是，这些参数值的理论范围是什么？
浏览 0提问于2019-03-22得票数 1
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