SVR预测语法解释
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
Y = np.sin(X).ravel()
from sklearn.svm import SVR
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, Y).predict(X)
我不知道语法是什么意思。感谢任何帮助。
谢谢你。
共有1个答案
最后一行可以分解为：
svr_rbf.fit(X, Y) # 1
y_rbf = svr_rbf.predict(X) # 2
>
您构建了输出y如何依赖于X的模型。根据文档，您：
根据给定的训练数据拟合SVM模型。
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