SVR 与其他简单回归模型的区别
Difference between SVR and other simple regression models
有人可以帮助我了解支持向量回归技术与其他简单回归模型之间的主要区别是什么。
谢谢
支持向量回归找到表示误差幅度 (epsilon) 内数据的线性函数。也就是说，大多数点都可以在该边缘内找到，如下图所示（来自https://www.researchgate.net/figure/Support-vector-regression-SVR-Illustration-of-an-SVR-regression-function-represented_fig1_248396465）：
这意味着 SVR 比大多数其他回归方法对离群值更稳健，因为它不太关心边界外的数据
有人可以帮助我了解支持向量回归技术与其他简单回归模型之间的主要区别是什么。 谢谢
支持向量回归找到表示误差幅度 (epsilon) 内数据的线性函数。也就是说，大多数点都可以在该边缘内找到，如下图所示（来自https://www.researchgate.net/figure/Support-vector-regression-SVR-Illustration-of-an-SVR-regression-function-represented_fig1_248396465）：
这意味着 SVR 比大多数其他回归方法对离群值更稳健，因为它不太关心边界外的数据