润色下面的中文表述使其表达更加简洁、逻辑性强、学术化。SVM回归算法是在高维空间中确定一个超平面使尽可能多的数据点位于决策边界内。该方法为每个样本数据引入了松弛变量 允许预测变量 中第k个预测数据 与实测响应变量Y中第k个数据yk存在 的容忍偏差当 -yk＞ 时表明样本数据偏离决策边界此时计算损失而在决策边界内的样本数据则不计算损失通过达到损失最小与决策间隔最大获得最优的SVM模型。SVM回归算法

SVM回归算法在高维空间中确定超平面，以使尽可能多的数据点位于决策边界内。该方法引入了松弛变量来允许容忍预测变量与实测响应变量存在的偏差。当样本数据偏离决策边界时，计算损失。通过最小化损失并最大化决策间隔，可以获得最优的SVM模型。本研究通过网格搜索确定了最优的C和γ超参数，并将损失函数中的ε设定为10-2。SVM回归算法示意图见图4-4。