支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种用于回归分析的机器学习技巧。它利用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的技术来拟合模型，以预测未知的数据点。SVR可以处理线性和非线性的回归问题，可以很好地处理复杂的数据集，并且可以提供较高的准确率。
SVR的使用方法
SVR的使用方法主要分为四个步骤：
- 第一步，收集数据。收集数据是机器学习的基础，可以从各种渠道获取数据，如实验数据、真实世界数据等。
- 第二步，准备数据。数据预处理是指对数据进行清洗、规范化等操作，以便更好地拟合模型。
- 第三步，构建模型。构建模型时，需要指定模型的类型，例如线性模型或非线性模型，并调整参数，以使模型更好地拟合数据。
- 第四步，评估模型。评估模型时，可以使用不同的评估指标，如准确率、召回率等，来评估模型的性能。
SVR是一种有效的机器学习技术，可以用于解决复杂的回归问题。通过上述四个步骤，可以有效地使用SVR来拟合模型，以预测未知的数据点。