无法在python中使用svm预测浮动值

Question

当我尝试在python中实现一个简单的svm回归模型时，我能够预测整数值，但是预测浮动值不起作用。在

代码：

from sklearn import svm
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning) 
import numpy as np
data = np.genfromtxt("a.csv", dtype=None, delimiter=',') 
print data 
X=data[:,0:1]
y=data[:,1]
clf =svm.SVC()
clf.fit(X, y) 
m=clf.predict([1.2])
print m

错误：

^{pr2}$

CSV文件数据：

[[ 1.2  3.6]
[ 2.2  6.6]
[ 3.3  9.9]]

Answer 1

这是来自sklearn的SVR代码

>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [2, 2]]
>>> y = [0.5, 2.5]
>>> clf = svm.SVR()
>>> clf.fit(X, y) 
SVR(C=1.0, cache_size=200, coef0=0.0, degree=3, epsilon=0.1, gamma='auto',
    kernel='rbf', max_iter=-1, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
>>> clf.predict([[1, 1]])
array([ 1.5])

看看这段代码是否适合您运行。在