Регрессия опорных векторов (SVR) — это мощный метод машинного обучения, используемый для задач регрессии, особенно в сценариях, где линейной регрессии может быть недостаточно из-за сложных отношений или нелинейных закономерностей в данных. SVR является расширением алгоритма машины опорных векторов (SVM), который в основном используется для задач классификации. Способность SVR обрабатывать как линейные, так и нелинейные данные делает его инструментом для различных реальных приложений,..