首先介紹一下需要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，Sklearn自帶部分?jǐn)?shù)據(jù)，也可以通過(guò)相應(yīng)的方法構(gòu)造。4.我們將在4.Sklearndatasets. /中介紹如何構(gòu)造-2sklearn提供了一個(gè)獨(dú)立的多標(biāo)簽問(wèn)題軟件包，scikit Multi learn Multi-label數(shù)據(jù)by Mulan，這些數(shù)據(jù) sets的格式:arff使用Scipy加載，類別:表示類別sklearn，數(shù)據(jù)集模塊可以生成人工多標(biāo)簽數(shù)據(jù) set，將多標(biāo)簽問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多個(gè)分類問(wèn)題。
以下是Python實(shí)現(xiàn)多元支持向量機(jī)多元回歸模型的代碼:#導(dǎo)入必要庫(kù)importnumpyasnpfromsklearn。svmimortsvrffromsklearn。metrics importr 2 _ scoreimortmatplotlib . pyplotaslt #閱讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)x _ train NP . load txt(x _ train . CSV，
)y _ trainnp.loadtxt (y _ train.csv，分隔符，)# read test數(shù)據(jù)x _ testnp . load txt(x _ test . CSV，分隔符，)y _ testnp.loadtxt (y _ test.csv，分隔符，
2、求python支持向量機(jī)多元回歸預(yù)測(cè)代碼以下是使用scikitlearn庫(kù)實(shí)現(xiàn)向量機(jī)多元回歸預(yù)測(cè)的代碼示例:importnumpyasnpimportpanda aspdfromsklearn。svmimortsvrfromsklearn。model _ selection mort train _ test _ split fromsklearn。metric simportmean _ squared _ error # loaddatadatapd。read _ CSV(數(shù)據(jù)。CSV) xdata。比如iloc，音樂(lè)，同一首歌有不同的標(biāo)簽，比如流行、R
