使用Python和sklearn进行SVM数据回归预测的代码实现

简介：
本项目利用Python编程语言及sklearn库中的支持向量机(SVM)算法，实现了对数据集的回归分析与预测。通过详细编码展示了如何准备数据、训练模型以及评估其性能。 本项目展示如何使用Scikit-learn实现支持向量回归（SVM），并利用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集，并绘制预测值与实际目标值的对比图。 运行Python脚本：`python svm.py`，将执行以下操作： 1. 加载数据 2. 训练SVM模型 3. 执行预测 4. 显示训练集和测试集的均方误差（MSE） 两个绘图将使用Matplotlib生成。第一个绘图显示了训练集与测试集中实际值与预测值之间的对比，而第二个绘图则以两条不同的线来表示这些数值。 数据集说明：波士顿房屋数据集包含由美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息。该数据集包括各种特征，例如犯罪率、每个住宅的平均房间数以及师生比例等。目标变量是以千美元计的业主占据住宅的中位数值。