Svr演算法是什麼意思

SVR 演算法是 Support Vector Regression（支持向量迴歸）的縮寫，它是一種用於迴歸問題的機器學習演算法。SVR 演算法是基於 SVM（Support Vector Machine）演算法發展而來的，用於處理連續的輸出變量（標籤）的預測問題。

在迴歸問題中，我們需要預測一個連續的輸出值，而不是像分類問題那樣預測一個類別標籤。SVM 演算法本身是用於分類問題的，但是通過適當的修改，它可以應用於迴歸問題，這就是 SVR 演算法。

SVR 演算法的基本思想是找到一個超平面（在迴歸問題中，這個超平面通常是一個線性模型），使得它與數據點的距離最大化。這個距離稱為「贅余」，因此稱為支持向量迴歸。SVR 演算法的目標是找到一個最好的模型，使得這個模型與數據點的距離最小，同時滿足一定的誤差範圍（稱為贅余）。

SVR 演算法有很多優點，比如它具有很好的泛化能力，可以處理高維數據，並且對噪聲有一定的魯棒性。但是，SVR 演算法也存在一些缺點，比如它需要大量的計算資源，並且它的參數選擇對模型的性能有很大的影響。