在线性回归模型中使用支持向量机（SVM）算法来构建优质的模型通常被称为支持向量回归（SVR）。SVR的主要目标是拟合正负样本的间隔，而不是分类平面。SVR使用核函数将输入空间映射到高维特征空间，并使用支持向量确定回归平面。建议使用最小二乘支持向量机回归（LSSVR）算法进行回归，具有优秀的回归性能和计算效率。其中，核函数的选择对于SVR的性能非常重要，建议使用径向基函数（RBF）核函数，以获得更好的性能。同时，对于SVR调参很重要，需要通过交叉验证等方法来选择最优的参数。
线性回归模型中如何使用支持向量机 (SVM) 算法来构建优
我想了解如何在线性回归模型中使用支持向量机（SVM）算法来构建优质的模型。我知道线性回归是一种适用于预测因变量和预测变量之间线性关系的算法，而支持向量机是一种分类算法，可以用于二分类问题。我想了解如何使用SVM的分类能力来优化回归模型，以提高预测准确度和模型的可靠性。我希望有专业的老师能够给我提供一些指导和建议，帮助我更好地理解和应用这个算法。
提问时间：2023-07-28 09:34:24
编辑时间：2023-07-28 09:34:26
提问者：
Neon_Light
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8回答时间：2023-07-28 09:34:29
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