SciKit-Learn糖尿病数据集上支持向量回归的低R^2得分

SciKit-Learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。糖尿病数据集是一个常用的用于回归问题的数据集，用于预测糖尿病患者的疾病进展。

支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归方法。SVR通过在特征空间中找到一个最优超平面，使得样本点到该超平面的距离最小化，从而进行回归预测。

低R^2得分表示SVR模型对糖尿病数据集的拟合效果较差。R^2得分（决定系数）是衡量回归模型拟合优度的指标，取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合效果越好。

对于低R^2得分的情况，可以考虑以下几个方面进行改进：

1. 数据预处理：检查数据集是否存在异常值、缺失值等问题，进行数据清洗和处理，确保数据的质量和完整性。
2. 特征选择：通过分析特征与目标变量之间的相关性，选择对预测结果有较大影响的特征进行建模，去除无关或冗余的特征。
3. 调整模型参数：SVR模型有一些重要的参数需要调整，如核函数的选择、正则化参数C的设置等。可以通过交叉验证等方法来选择最优的参数组合，提高模型的拟合效果。
4. 尝试其他回归算法：如果SVR在该数据集上的表现不佳，可以尝试其他回归算法，如线性回归、决策树回归、随机森林回归等，找到更适合该数据集的模型。

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