能否有人帮助我理解一下，支持向量回归技术与其他简单回归模型的主要区别是什么？谢谢

回答：

支持向量回归寻找一个线性函数来表示数据，该函数在一个误差范围（epsilon）内。也就是说，大多数点都可以在这个范围内找到，如下图所示（来自 https://www.researchgate.net/figure/Support-vector-regression-SVR-Illustration-of-an-SVR-regression-function-represented_fig1_248396465）：

这意味着，SVR对异常值的鲁棒性比大多数其他回归方法要强，因为它不太在意范围之外的数据