Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

Regressão SVM | 159

da via). A largura da via é controlada por um hiperparâmetro ϵ. A Figura 5-10 mostra

dois modelos SVM de Regressão Linear treinados em algum dado linear aleatório, um

com uma margem larga (ϵ = 1,5) e o outro com uma margem pequena (ϵ = 0,5).

Figura 5-10. Regressão SVM

Adicionar mais instâncias de treinamento dentro da margem não afeta as previsões do

modelo; assim, o modelo é chamado de

ϵ-insensitive.

Você pode utilizar a classe

LinearSVR do Scikit-Learn para executar a regressão SVM

linear. O código a seguir produz o modelo representado à esquerda na Figura 5-10 (os

dados de treinamento devem ser escalonados e centrados pri ...