ملاحظة

Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder

دعم نموذج الانحدار باستخدام نواة خطية وغير خطية#

مثال توضيحي للانحدار أحادي البعد باستخدام نواة خطية ومتعددة الحدود وRBF.

# المؤلفون: مطوري سكايت-ليرن
# معرف الترخيص: BSD-3-Clause

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.svm import SVR

توليد بيانات العينة#

X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# إضافة ضجيج إلى الأهداف
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8))

ملاءمة نموذج الانحدار#

svr_rbf = SVR(kernel="rbf", C=100, gamma=0.1, epsilon=0.1)
svr_lin = SVR(kernel="linear", C=100, gamma="auto")
svr_poly = SVR(kernel="poly", C=100, gamma="auto", degree=3, epsilon=0.1, coef0=1)

النظر في النتائج#

lw = 2

svrs = [svr_rbf, svr_lin, svr_poly]
kernel_label = ["RBF", "Linear", "Polynomial"]
model_color = ["m", "c", "g"]

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 10), sharey=True)
for ix, svr in enumerate(svrs):
    axes[ix].plot(
        X,
        svr.fit(X, y).predict(X),
        color=model_color[ix],
        lw=lw,
        label="{} model".format(kernel_label[ix]),
    )
    axes[ix].scatter(
        X[svr.support_],
        y[svr.support_],
        facecolor="none",
        edgecolor=model_color[ix],
        s=50,
        label="{} support vectors".format(kernel_label[ix]),
    )
    axes[ix].scatter(
        X[np.setdiff1d(np.arange(len(X)), svr.support_)],
        y[np.setdiff1d(np.arange(len(X)), svr.support_)],
        facecolor="none",
        edgecolor="k",
        s=50,
        label="other training data",
    )
    axes[ix].legend(
        loc="upper center",
        bbox_to_anchor=(0.5, 1.1),
        ncol=1,
        fancybox=True,
        shadow=True,
    )

fig.text(0.5, 0.04, "data", ha="center", va="center")
fig.text(0.06, 0.5, "target", ha="center", va="center", rotation="vertical")
fig.suptitle("Support Vector Regression", fontsize=14)
plt.show()