支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的回归分析方法。它通过在特征空间中寻找一个超平面来实现对数据的回归预测。SVR的主要特点是能够处理高维数据和非线性问题，并对离群值具有较强的鲁棒性。SVR通过找到最优超平面来建立回归模型，这有助于最小化训练样本的预测值与真实值之间的误差。SVR可以使用不同的核函数，如线性核、多项式核、高斯核等，以适应不同的数据分布。
SVR 的主要特点包括：
核函数的使用：SVR可以使用不同的核函数，如线性、多项式、径向基函数（RBF）等，以适应不同的数据分布。
epsilon不敏感损失：SVR引入了epsilon参数，允许模型在真实值的epsilon范围内的预测误差不被惩罚，这有助于减少模型对噪声的敏感性。
正则化参数C：通过调整C参数，可以控制模型对误差项的惩罚力度，从而在模型的拟合度和复杂度之间取得平衡。
Nu支持向量回归（Nu Support Vector Regression, NuSVR）是SVR的一种变体，它引入了一个新的参数Nu来控制模型的错误率。NuSVR的目标是在保证一定错误率的前提下，尽可能地增加支持向量的数量。这使得NuSVR在处理某些特定问题时具有更好的灵活性和控制性。NuSVR同样可以使用不同的核函数，以适应不同的数据分布。
NuSVR 的特点包括：
Nu参数：NuSVR通过Nu参数来控制模型的复杂度，Nu参数定义了支持向量的比例，从而间接控制了模型的误差率。
自动确定C：与SVR不同，NuSVR不需要预先设定C参数，因为C会根据Nu参数自动调整。
适合小样本数据：NuSVR适合样本数量较少的情况，因为它通过Nu参数直接控制支持向量的数量，而不是通过C参数间接控制。
关联与区别：
SVR 和 NuSVR 都是基于支持向量机理论，但它们在处理误差和模型复杂度方面采用了不同的参数。
SVR 通过C参数控制模型的正则化，而 NuSVR 通过Nu参数直接控制支持向量的数量，这使得NuSVR在某些情况下更加灵活。
SVR 适用于那些需要处理非线性关系且对噪声有一定容忍度的场景，如金融市场分析、天气预测等。NuSVR 适用于样本数量较少或者需要更精细控制模型复杂度的场景，如小规模的医疗数据分析。
分析工具：
析易科数据分析平台
“机器学习”→“非线性回归”→“SVR”/“NuSVR”
在实际应用中，选择SVR还是NuSVR取决于具体问题的需求、数据集的大小以及对模型复杂度的控制需求。通常需要通过交叉验证来确定最佳的模型参数。根据搜索结果，SVR在油气开发领域的案例中被用来预测含油饱和度和孔隙度之间的关系，显示出其在实际工业应用中的有效性。而在金融分析、生物信息学等领域，SVR和NuSVR都有广泛的应用。