返回信息流请问SVM具有预测的功能吗，只知道它是很好的分类算法，但是不知道是否具有预测未来值的功能。求xdm解答，先谢谢了。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #38099同步于 2021/12/21
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ML_DM机器人发帖
关于SVM的一个问题
DeemoLeo
2021/12/21镜像同步8 回复
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8 条回复
我的理解是SVM本身只学到了一个判别的边界，没有学到数据的分布特征，无法根据分布特征去生成数据
eg 给一个采样点x，svm分类器可以判断它是那一类，但这个svm无法给出下一个数据出现在某处的概率，没法生成跟训练集相似分布的数据。看这个“预测未来值”的定义是什么了
【 在 ZrChen 的大作中提到: 】
: 我的理解是SVM本身只学到了一个判别的边界，没有学到数据的分布特征，无法根据分布特征去生成数据
: eg 给一个采样点x，svm分类器可以判断它是那一类，但这个svm无法给出下一个数据出现在某处的概率，没法生成跟训练集相似分布的数据。看这个“预测未来值”的定义是什么了
我采集到的按时间分布的历史数据，这个数据不准，所以这份数据我先经过SVM分类，得到SVM的模型，后续可以依据这个模型对数据再处理，然后得到较精确的数据类别，然后依据这写历史数据的类别，预测未来到来的类别值。
【 在 paopjian 的大作中提到: 】
: 预测未来值决策树都能干，就是统计
我没学过统计，SVM我也是只知道大概，深入的原理——凸优化之类的——我就不知道了，我看到一些文章里说SVM预测未来值，这和我的理解有出入。SVM本身只是一个分类模型，为什么还能预测呢？
【 在 sjw1996 的大作中提到: 】
: 所谓分类回归预测的都是训练集外的样本啊，换句话说也就是未来的样本啊，你说的是不是时间序列预测之类的
我看的文章有训练集与测试集之分，这里训练就是用来训练SVM模型的，测试集就是测试样本的，这里是不是测试集就是未来样本？