SVR回归

SVR模型为支持向量机用于回归分析。

仅支持通过可视化方式，配置读取该组件参数，参数详情如下表所示：

• 可视化方式

页签	参数	参数名称	是否必选	参数描述	默认值
数据源	表名	inputTable	是	数据表	无
默认参数	选择特征标签列	labelColName	是	输入表中选择标签列名类型。	无
模型参数	指定kernel类型	kernel	是	svc中指定的kernel类型。 包括linear, poly, rbf, sigmoid, precomputed。	rbf
模型参数	训练结束误差边界	tol	是	误差项达到指定值时则停止训练。	0.001
模型参数	正则化系数	C	是	值越小，正则化越强，对误分类的惩罚减小，容错能力增强，泛化能力较强。	1
模型参数	优化算法的迭代次数	max_iter	是	优化算法的迭代次数。默认设置为-1，表示无穷大迭代次数。	-1