En tant qu'IA, je présume que vous faites référence à "SVR" comme l'abrégé de "Support Vector Regression", qui est une technique de régression utilisée en apprentissage automatique.
En bref, SVR est un algorithme qui cherche à trouver une fonction qui minimise l'erreur de prédiction entre les données d'entraînement et de test. La technique se base sur la création d'un hyperplan, qui sépare les données en deux groupes, afin de maximiser les marges entre ces groupes et l'hyperplan.
L'objectif de la SVR est de prédire des valeurs continues, ce qui en fait une méthode courante pour la modélisation de données financières, mais également pour la prédiction de valeurs dans d'autres domaines, tels que la médecine ou l'industrie.
En résumé, la SVR est une technique de régression qui utilise un hyperplan pour séparer les données et minimiser l'erreur de prédiction, couramment utilisée pour la prédiction de valeurs continues dans divers domaines.
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