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第1关：交通拥堵检测

任务描述
在了解完实训项目的内容后，点击紧急演练即可开启实训，在编写正确代码后，完成虚拟仿真的事故处理。

本关任务：编写代码，对城市交通拥堵程度进行分析。

相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：

SVR算法基础
使用python语言设计SVR算法
机器学习之SVR算法（支持向量回归）
给定训练样本 D= {(X1, Y1) , (X2, Y2) ,(X3, Y3) …(Xm, Ym)}, Yi均为实数，使得 f(x)尽口能接近y,w和b是待确定的模型参数。对样本 (X,y)，传统回归模型通常直接基于模型输出 f(x)与真实输出y之间的差别来计算损失，当且仅当f(x)与y完全相同时，损失才为零。与此不同，支持向量回归 (Support Vector Regression，简称SVR) 假设我们能容忍f(x)之间最多有ε的偏差，即仅当f(x)与y之间的差别绝对值大于ε时才计算损失.如下图所示，这相当于以f(x)为中心，构建了一个宽度为2ε的问隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。
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图片引自<<机器学习>>

搭建SVR模型
在scikit-learn机器学习库中已经集成了SVR算法，只需要运行下面代码导入SVM模型即可。
import sklearn.svm as svm
然后运行下面的代码构造SVR模型。
model = svm.SVR(kernel=“linear”, C=1, epsilon=1, gamma=“auto”)
模型参数有很多，这里使用到的有下列参数：