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基于NuSVR-Adaboost多输入单输出回归预测python代码
NuSVR是一种支持向量回归（SVR）算法的变体，用于解决回归问题。SVR是一种监督学习方法，它用于预测连续目标变量，而不是分类标签。NuSVR在SVR的基础上引入了一个… 目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
基于NuSVR-Adaboost多输入单输出回归预测python代码
NuSVR是一种支持向量回归（SVR）算法的变体，用于解决回归问题。SVR是一种监督学习方法，它用于预测连续目标变量，而不是分类标签。NuSVR在SVR的基础上引入了一个参数nu，这个参数控制了支持向量的数量，因此可以用来控制模型的复杂性。 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，用于提高分类或回归模型的性能。 将NuSVR和AdaBoost结合起来，可以得到NuSVR-Adaboost算法。该算法的基本思想是，首先使用NuSVR作为基本的回归模型，然后使用AdaBoost算法来集成多个NuSVR模型，从而提高整体的回归预测性能。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据之前的回归结果调整样本的权重，使得回归模型更加关注预测误差大的样本，从而提高整体的回归性能。 1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 2.data为数据集，excel数据
