本文整理汇总了Python中sklearn.svm.SVR.execute方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python SVR.execute方法的具体用法？Python SVR.execute怎么用？Python SVR.execute使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.svm.SVR的用法示例。
在下文中一共展示了SVR.execute方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: SVR
# 需要导入模块: from sklearn.svm import SVR [as 别名]
# 或者: from sklearn.svm.SVR import execute [as 别名]
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
np.random.seed(0)
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
T = np.linspace(0, 5, 500)[:, np.newaxis]
y = np.sin(X).ravel();
y[::5] += 1 * (0.5 - np.random.rand(8))
trainer = SVR(complexity=0, numInputs=1, discreteOutputs=0, discreteInputs=0);
trainer.addBatchObservations(X,y);
trainer.train();
y_predict = np.empty([0]);
for i in range(T.shape[0]):
result = trainer.execute(T[i]);
y_predict = np.concatenate((y_predict,result));
plt.subplot(1, 1, 1)
plt.scatter(X, y, c='k', label='data')
plt.plot(T, y_predict, c='g', label='prediction')
plt.axis('tight')
plt.legend()
plt.title("SVR (k = %i, weights = '%s')" % (2,
"uniform"))
plt.show()