SVR: Support Vector Regression
O SVR é um algoritmo de aprendizado de máquina utilizado para realizar regressão, ou seja, prever valores numéricos com base em um conjunto de dados de treinamento. Ele é uma variação do Support Vector Machine (SVM), que é comumente utilizado para classificação.
No SVR, o objetivo é encontrar a função que melhor se ajusta aos dados de treinamento, minimizando a margem de erro. Para isso, são utilizados vetores de suporte, que são os pontos mais próximos da margem de decisão.
O SVR é especialmente útil em problemas de regressão não lineares, onde a relação entre as variáveis não pode ser representada por uma linha reta. Ele é capaz de lidar com dados complexos e encontrar padrões não lineares, tornando-o uma ferramenta poderosa em diversas áreas, como finanças, medicina e engenharia.
