Dúvida em ciência de dados - Support Vector Regression em Python
Salve, pessoal, tudo bom?
Estou trabalhando num projetinho aqui e eu estou emperrado num problema faz mais de semana já. Basicamente, eu quero usar o Tensorflow pra implementar uma SVR.
Várias fontes recomendam usar o scikit-learn do Python, mas a função deles demora um tempo razoável com um conjunto de dados pequeno, e eu sei que não vou conseguir aplicar pro conjunto de dados com centenas de variáveis que eu preciso.
Eu procurei umas referências sobre SVR e achei um artigo e um conjunto de slides que dão uma geral muito boa na teoria, mas não compartilham um código funcional.
Além do sklearn, eu achei outras ferramentas que resolvem problemas de otimização e até com exemplos pra Support Vector Machine, como aqui e aqui, mas os dois exemplos são sobre classificação - e eu preciso fazer uma regressão.
Alguém que manja do assunto pode me dar uma luz de como usar uma das opções do paágrafo de cima pra fazer regressão não linear com SVM? Eu serei grato por umas três gerações pra alma que compartilhar a solução.
(obs: pelo que eu testei aqui, o OSQP é mais rápido que a velocidade do pensamento - até pra um modelo com mais de mil variáveis).
Abraço!
