多输出SVR

简介：
多输出支持向量回归（Multi-output Support Vector Regression, MOSVR）是一种机器学习技术，用于解决具有多个输出变量的回归问题。相比传统单输出SVR，MOSVR能够同时预测多个相关输出，从而提高模型效率和准确性，在复杂数据建模领域有着广泛应用。 对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其中yi属于实数集R，我们希望学习到一个函数f(x)使得它与目标值y尽可能接近。在标准的回归模型中，只有当预测结果f(x)完全等于真实值y时损失才为零。然而，在支持向量回归(SVR)框架下，假设我们可以接受一定程度的误差ε，并且仅在预测值f(x)与实际值y之间的差异绝对值超过ε的情况下计算损失。这相当于以f(x)为中心构建一个宽度为2ε的间隔带；如果训练样本落在这个间隔带内，则认为该样本被正确预测（注意，间隔带两侧可以有不同的松弛程度）。