之前我们用线性回归做过天猫双十一销量预测的数据,现在我们再来用SVR支持向量机来做一下
首先上面是给出了销量,对应2009年到2019年的,销售额
可以看到:
X=np.arange(2009,2020)-2008 统一减去2008的话看起来数据比较简单了
y=np.array([0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684])
plt. scatter(X, y, color='red') 然后画出散点图可以看到
然后我们使用
svr = SVR(kernel='linear') 使用支持向量机回归算法,核函数使用linear线性的对吧
svr.fit(X,y)去训练,可以看到执行报错
因为
SVR是Support Vector Regression的缩写，是一种支持向量回归算法。它是一种用于解决回归问题的机器学习算法，通过构建一个支持向量机(SVM)来拟合数据。
