标签: r svm forecast
我想使用“ e1071”库来拟合SVM模型。到目前为止,我已经建立了一个基于数据集创建曲线回归的模型。 (看看紫色曲线):
但是,我希望SVM模型“跟随”数据,以使每个值的预测尽可能接近实际数据。我认为这是可能的,因为此图显示了SVM(模型2)模型与ARIMA模型(模型1)的相似之处:
我尝试将内核更改为无效。任何帮助将不胜感激。
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微调SVM分类器绝非易事。您是否考虑过其他型号?对于前。 GAM(通用添加剂模型)?这些可以很好地处理非常弯曲的数据。