SVR（支持向量回歸）是一種在回歸問題中套用的機器學習算法，它結合了支持向量機（SVM）的思想。SVR模型通過在輸入空間中尋找一個最佳超平面，以最小化訓練樣本的預測值與真實值之間的誤差，其核心思想是線上性函式兩側創建一個「間隔帶」，對於落入此間隔帶內的樣本，不計算損失，即這些樣本不會對模型產生影響。只有當樣本點超出這個間隔帶時，才開始計算損失。
SVR與傳統的線性回歸模型的主要區別在於損失函式的定義，SVR允許在一定範圍內的誤差存在，這被稱為「寬容度」。這種特性使得SVR對噪聲和異常值具有較強的魯棒性。SVR還使用核技巧來處理非線性關係，這使得它能夠有效地對高維空間中的數據進行回歸分析。
SVR的套用領域廣泛，包括金融、生物信息學和機器視覺等。其主要優勢在於能夠處理高維數據和非線性問題，並對離群值具有較強的魯棒性。然而，SVR也存在一些缺點，如訓練時間較長，對參數選擇敏感，以及在大規模數據集上套用時可能會遇到運算效率的挑戰。
總的來說，SVR是一種強大的回歸分析工具，適用於多種不同的套用場景。然而，其有效套用需要根據具體問題的特點進行調整和最佳化。