支持向量机（SVM）通常被认为是一种强大的分类算法，但它也可以应用于回归任务！这就是所谓的支持向量回归（SVR）。✨

在回归问题中，SVR的目标是找到一个能够拟合数据的最佳函数，同时允许一定的误差范围。与分类不同的是，SVR关注的是预测连续值而非离散类别。通过调整参数（如惩罚系数C和核函数），SVR能够在复杂数据集中找到最优解。💡

那么，如何使用SVR进行回归呢？首先，选择合适的核函数非常重要，常见的有线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核。其次，需要对数据进行预处理，比如归一化或标准化，以确保模型性能最佳。最后，通过交叉验证来优化超参数，避免过拟合或欠拟合。🎯

虽然SVR计算复杂度较高，但它能很好地处理非线性关系，非常适合小样本或高维数据场景。💪 如果你正在寻找一种灵活且强大的回归工具，不妨试试SVR吧！🚀