Python
实现基于
SVM-Transformer
支持向量机（
SVM）结合Transformer
编码器进行多变量回归预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
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随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，数据驱动的预测模型在各行业的应用愈发广泛。特别是在多变量回归任务中，如何有效地捕捉输入特征间的复杂关系以及序列数据的时序依赖，成为提升预测精度的关键。支持向量机（SVM）因其
优秀的理论基础和强大的泛化能力，长期以来在回归问题中被广泛应用，但传统SVM在面对高维、序列化和结构复杂的数据时，其表现受到一定限制。与此同时，Transformer模型凭借其自注意力机制，能够高效捕获长距离依赖和复杂的时序模式，尤其在自然语言处理、时间序列分析等领域表现突出。
将SVM与Transformer结合，利用Transformer编码器提取输入数据的深层时序特征，再通过SVM进行回归预测，是当 ...