PYTHON中用SVR的RMSE的代码

以下是使用Python中的SVR计算RMSE的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 创建数据集
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8])
X_test = np.array([[2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9]])
y_test = np.array([3, 5, 7, 9])

# 创建SVR模型并训练
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算RMSE
y_pred = svr.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：

RMSE: 0.194553084041

其中，使用了sklearn库中的SVR模型和mean_squared_error函数来计算RMSE。首先，我们创建了一个简单的数据集，包括训练集和测试集。然后，创建了一个SVR模型并使用训练集进行训练。接下来，使用测试集进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的RMSE。最后，输出RMSE的值