Question

我有一些[-1 , 1]范围内的输入数据和[ 0, 1]范围内的输出数据。当我使用SMV回归来预测输出时我有预测的输出值在-1和1之间。我是什么失踪？代码是：

    svr=svm.SVR(C=0.1, gamma=0.01,kernel='rbf') 
    y_rbf =svr.fit(TrainingIn,TrainingOut) 
    y_hat=svr.predict(TestIn)

谢谢！

Answer 1

保留这个答案仅供将来参考（它不能直接回答PSan的问题）。

值得注意的是（可能与其名称相反）{{1}}可以用作预测变量和分类器。如果输入标记数据，predict将输出 { - 1，+ 1} 。

Answer 2

根据这里的信息，重建你的问题是不可能的。我很确定，它与数据的预处理/扩展有关。让SVR运行的示例代码段可能如下所示（随意根据您的需求进行调整）：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# replace this parth with your data, e.g. TrainingIn/TrainingOut
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

X1, X2, y1, y2 = train_test_split(X, y)
svr = SVR(C=80)
scaler = StandardScaler()
svr.fit(scaler.fit_transform(X1), y1)
y_pred = svr.predict(scaler.transform(X2))

print mean_squared_error(y2, y_pred)

Scikit Learn：如何在回归中设置SVM输出范围？

2 个答案: