python机器学习库scikit-learn：SVR的基本应用

scikit-learn是python的第三方机器学习库，里面集成了大量机器学习的常用方法。例如：贝叶斯，svm，knn等。

scikit-learn的官网 ： http://scikit-learn.org/stable/index.html点击打开链接

SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写，是支持向量机(SVM)的重要的应用分支。

scikit-learn中提供了基于libsvm的SVR解决方案。

PS:libsvm是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。

我们自己随机产生一些值，然后使用sin函数进行映射，使用SVR对数据进行拟合

from __future__ import division
import time
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import learning_curve
import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.random.RandomState(0)

#############################################################################
# 生成随机数据
X = 5 * rng.rand(10000, 1)
y = np.sin(X).ravel()

# 在标签中对每50个结果标签添加噪声

y[::50] += 2 * (0.5 - rng.rand(int(X.shape[0]/50)))

X_plot = np.linspace(0, 5, 100000)[:, None]

#############################################################################
# 训练SVR模型

#训练规模
train_size = 100
#初始化SVR
svr = GridSearchCV(SVR(kernel='rbf', gamma=0.1), cv=5,
    param_grid={"C": [1e0, 1e1, 1e2, 1e3],
       "gamma": np.logspace(-2, 2, 5)})
#记录训练时间
t0 = time.time()
#训练
svr.fit(X[:train_size], y[:train_size])
svr_fit = time.time() - t0

t0 = time.time()
#测试
y_svr = svr.predict(X_plot)
svr_predict = time.time() - t0

然后我们对结果进行可视化处理

#############################################################################
# 对结果进行显示
plt.scatter(X[:100], y[:100], c='k', label='data', zorder=1)
plt.hold('on')
plt.plot(X_plot, y_svr, c='r',
  label='SVR (fit: ％.3fs, predict: ％.3fs)' ％ (svr_fit, svr_predict))

plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('SVR versus Kernel Ridge')
plt.legend()

plt.figure()

##############################################################################
# 对训练和测试的过程耗时进行可视化
X = 5 * rng.rand(1000000, 1)
y = np.sin(X).ravel()
y[::50] += 2 * (0.5 - rng.rand(int(X.shape[0]/50)))
sizes = np.logspace(1, 4, 7)
for name, estimator in {
     "SVR": SVR(kernel='rbf', C=1e1, gamma=10)}.items():
train_time = []
test_time = []
for train_test_size in sizes:
 t0 = time.time()
 estimator.fit(X[:int(train_test_size)], y[:int(train_test_size)])
 train_time.append(time.time() - t0)

t0 = time.time()
 estimator.predict(X_plot[:1000])
 test_time.append(time.time() - t0)

plt.plot(sizes, train_time, 'o-', color="b" if name == "SVR" else "g",
   label="％s (train)" ％ name)
plt.plot(sizes, test_time, 'o--', color="r" if name == "SVR" else "g",
   label="％s (test)" ％ name)

plt.xscale("log")
plt.yscale("log")
plt.xlabel("Train size")
plt.ylabel("Time (seconds)")
plt.title('Execution Time')
plt.legend(loc="best")

################################################################################# 对学习过程进行可视化plt.figure() svr = SVR(kernel='rbf', C=1e1, gamma=0.1)train_sizes, train_scores_svr, test_scores_svr = \ learning_curve(svr, X[:100], y[:100], train_sizes=np.linspace(0.1, 1, 10),     scoring="neg_mean_squared_error", cv=10) plt.plot(train_sizes, -test_scores_svr.mean(1), 'o-', color="r",   label="SVR") plt.xlabel("Train size")plt.ylabel("Mean Squared Error")plt.title('Learning curves')plt.legend(loc="best") plt.show()

看见了熟悉的LOSS下降图，我仿佛又回到了学生时代。。

来源：https://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/60329731