Регрессия опорных векторов (SVR) — это тип регрессионного анализа, в котором используются машины опорных векторов (SVM) для подгонки модели к данным. Это модификация алгоритма машины опорных векторов (SVM), который представляет собой контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать для классификации или регрессии. В SVR цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость в многомерном пространстве признаков, которая максимально разделяет точки данных и находится как..