本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下：

成都创新互联公司是一家专业提供双流企业网站建设,专注与网站设计制作、成都网站制作、H5响应式网站、小程序制作等业务。10年已为双流众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网站设计公司优惠进行中。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets, linear_model,svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_data_regression():
  '''
  加载用于回归问题的数据集
  '''
  diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-learn 自带的一个糖尿病病人的数据集
  # 拆分成训练集和测试集，测试集大小为原始数据集大小的 1/4
  return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0)

#支持向量机非线性回归SVR模型
def test_SVR_linear(*data):
  X_train,X_test,y_train,y_test=data
  regr=svm.SVR(kernel='linear')
  regr.fit(X_train,y_train)
  print('Coefficients:%s, intercept %s'%(regr.coef_,regr.intercept_))
  print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test))
  
# 生成用于回归问题的数据集
X_train,X_test,y_train,y_test=load_data_regression() 
# 调用 test_LinearSVR
test_SVR_linear(X_train,X_test,y_train,y_test)

本文题目：python机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型-创新互联
浏览路径：http://cdweb.net/article/doehhj.html