之前我們用線性回歸做過天貓雙十一銷量預測的數據,現在我們再來用SVR支持向量機來做一下

首先上面是給出了銷量,對應2009年到2019年的,銷售額

可以看到:
X=np.arange(2009,2020)-2008  統一減去2008的話看起來數據比較簡單了

y=np.array([0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684])

plt. scatter(X, y, color='red') 然后畫出散點圖可以看到

然后我們使用

svr = SVR(kernel='linear') 使用支持向量機回歸算法,核函數使用linear線性的對吧

svr.fit(X,y)去訓練,可以看到執行報錯

因為

SVR是Support Vector Regression的縮寫，是一種支持向量回歸算法。它是一種用于解決回歸問題的機器學習算法，通過構建一個支持向量機(SVM)來擬合數據。