调参SVR算法解决房价预测问题
支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）来进行回归分析的机器学习算法。在本文中，我们将使用Python中的SVR算法来解决一个实际的问题：房价预测。我们将通过调参来优化SVR算法，以提高预测的准确性。
问题描述
我们有一个房价数据集，包含房屋的面积和价格。我们希望通过这些数据来建立一个SVR模型，用于预测房价。
数据准备
首先，我们需要准备数据集。假设我们的数据集如下：
| 房屋面积 | 房价 |
|---|---|
| 50 | 100 |
| 100 | 200 |
| 150 | 300 |
| 200 | 400 |
| 250 | 500 |
模型搭建
我们使用SVR算法来搭建模型。首先，导入必要的库：
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
然后，我们将数据集拆分为特征和标签：
X = np.array([[50], [100], [150], [200], [250]])
y = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
接着，我们创建SVR模型并训练数据：
model = SVR(kernel='rbf')
model.fit(X, y)
模型调参
SVR算法有一些重要的参数需要调参，包括kernel、C和epsilon。我们可以通过交叉验证来选择最佳的参数值。在这里，我们以C为例进行调参：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
params = {'C': [0.1, 1, 10, 100]}
grid = GridSearchCV(SVR(kernel='rbf'), params, cv=3)
grid.fit(X, y)
print(grid.best_params_)
模型评估
最后，我们使用调参后的模型进行预测，并评估预测结果的准确性：
y_pred = model.predict(X)
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
类图
classDiagram
class SVR {
- kernel: str
- C: float
- epsilon: float
+ fit(X, y)
+ predict(X)
}
关系图
erDiagram
HOUSE {
int house_area
int house_price
}
通过调参SVR算法，我们可以优化模型，提高预测的准确性。在实际问题中，不同的数据集可能需要调整不同的参数，因此需要根据具体情况灵活选择参数值，以取得最佳的预测效果。
