利用SVM进行回归预测和时间序列预测的实践，承接各类机器学习模型代做与数据分
析
时间序列预测和回归分析是机器学习里最实用的技能之一。今天咱们聊聊如何用支持向量机（SVM）
这个经典算法搞定这两个场景。先看个真实案例——某化工企业需要预测反应釜中某物质的浓度变化，传统
方法误差大，改用SVM回归后精度直接提升了30%。
上代码！咱们用Python的sklearn实现浓度预测。先导入数据集（假设X是光谱特征，y是浓度值）：
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 生成带噪声的模拟数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel() + np.random.normal(0, 0.1, X.shape[0])
# 关键参数设置
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)
```
这里gamma控制模型复杂度，太小会导致欠拟合（比如设0.01时R降到0.7）。epsilon是回归容忍偏
差，处理带噪声数据时适当调大可以避免过拟合。实际项目中，我常用网格搜索确定最优参数组合。
时间序列预测更讲究特征工程。比如预测股票收盘价时，需要构造滞后特征：
```python
# 构建滞后5天的特征矩阵
def create_dataset(data, look_back=5):
X, Y = [], []
for i in range(len(data)-look_back):
X.append(data[i:(i+look_back)])
Y.append(data[i + look_back])
return np.array(X), np.array(Y)
# 假设stock_data是归一化后的股价序列
X_train, y_train = create_dataset(stock_data[:200])
