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碳排放预测模型 | Python实现基于SVR支持向量机回归的碳排放预测模型
碳排放被认为是全球变暖的最主要原因之一。 该项目旨在提供各国碳排放未来趋势的概述以及未来十年的全球趋势预测。 其方法是分析这些国家各种经济因素的历史数据，学习它们，并做出未来预测。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-518703.html
算法选择是继数据清洗和预处理之后机器学习的重要部分之一。 由于它是一个监督学习，并且这个问题需要预测连续值，因文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-518703.html
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GWO是一种基于灰狼行为的 优化算法 ，由Mirjalili等人于2014年提出。该算法模拟灰狼群的捕猎行为，通过模拟狼群中的Alpha、Beta、Delta三种角色的行为来实现全局优化，具有收敛速度快、精度高、易于实现等特点。 初始化狼群位置和适应度函数。 计算每个狼的适应度，并记录
1. 概念： 针对二分类问题，寻求最优超平面 SVM： 使到超平面最近的样本点的“距离”最大 SVR： 使到超平面最远的样本点的“距离”最小。 SVR回归的优势：容忍偏离 传统的回归方法当且仅当回归f(x)完全等于y时才认为是预测正确，需计算其损失；而支持向量回归(SVR)则认为
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