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¿Puede alguien ayudarme a entender cuál es la principal diferencia entre la técnica de regresión de vectores de soporte y otros modelos de regresión simples?La
regresión de vectores de soporte encuentra una función lineal que representa los datos dentro del margen de error ( épsilon ). Es decir, la mayoría de los puntos se pueden encontrar dentro de ese margen, como se muestra en la imagen a continuación.
Esto significa que SVR es mejor que la mayoría de los otros métodos de regresión 对异常值更稳健porque se preocupa menos por los datos fuera de los márgenes.
Con respecto a la diferencia entre el aprendizaje automático - SVR y otros modelos de regresión simple, encontramos una pregunta similar en Stack Overflow : https://stackoverflow.com/questions/54604924/ .
Link de referencia
[1] aprendizaje automático: la diferencia entre SVR y otros modelos de regresión simple El tiempo es desconocido
[2] Enlace de referencia ;