支持向量机回归结果分析

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）回归是一种用于解决回归问题的机器学习算法。与支持向量机分类不同，SVM回归的目标是找到一个拟合函数，尽可能准确地将输入数据映射到连续的输出值上。

SVM回归的工作原理是通过在训练数据中选择一些关键的样本点作为支持向量，构建出一个超平面，使得所有样本点到该超平面的函数间隔之和最大。在预测阶段，根据新输入数据与超平面的相对位置，可以预测出相应的输出值。

优势：

1. 在处理小样本和高维特征的问题上表现出色，具有很好的泛化能力。
2. 可以灵活地选择不同的核函数，适应不同的数据分布情况。
3. 由于支持向量的数量较少，计算复杂度较低，适用于大规模数据集。

应用场景：

1. 金融领域：用于股票价格预测、信用评估等。
2. 医学领域：用于疾病预测、药效分析等。
3. 工业制造领域：用于质量控制、产品预测等。

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