###############################################################################
# Generate sample data
import numpy as np

X = np.sort(5*np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

###############################################################################
# Add noise to targets
y[::5] += 3*(0.5 - np.random.rand(8))

###############################################################################
# Fit regression model
from scikits.learn.svm import SVR

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e4, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e4)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e4, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)

###############################################################################
# look at the results
pl.scatter(X, y, c='k', label='data')
pl.hold('on')
pl.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
pl.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
pl.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
pl.xlabel('data')
pl.ylabel('target')
pl.title('Support Vector Regression')
pl.legend()
pl.show()

###############################################################################
# Generate sample data
import numpy as np

X = np.sort(5*np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

###############################################################################
# Add noise to targets
y[::5] += 3*(0.5 - np.random.rand(8))

###############################################################################
# Fit regression model
from scikits.learn.svm import SVR

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e4, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e4)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e4, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)

###############################################################################
# look at the results
import pylab as pl
pl.scatter(X, y, c='k', label='data')
pl.hold('on')
pl.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
pl.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
pl.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
pl.xlabel('data')
pl.ylabel('target')
pl.title('Support Vector Regression')
pl.legend()
pl.show()

Fix forgotten import in example
BUG: Fix forgotten import in example

  ###############################################################################
  # Generate sample data
  import numpy as np
  
  X = np.sort(5*np.random.rand(40, 1), axis=0)
  y = np.sin(X).ravel()
  
  ###############################################################################
  # Add noise to targets
  y[::5] += 3*(0.5 - np.random.rand(8))
  
  ###############################################################################
  # Fit regression model
  from scikits.learn.svm import SVR
  
  svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e4, gamma=0.1)
  svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e4)
  svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e4, degree=2)
  y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
  y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
  y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)
  
  ###############################################################################
  # look at the results
+ import pylab as pl
  pl.scatter(X, y, c='k', label='data')
  pl.hold('on')
  pl.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
  pl.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
  pl.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
  pl.xlabel('data')
  pl.ylabel('target')
  pl.title('Support Vector Regression')
  pl.legend()
  pl.show()
  
Fix forgotten import in example
## Code Before:
###############################################################################
# Generate sample data
import numpy as np

X = np.sort(5*np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

###############################################################################
# Add noise to targets
y[::5] += 3*(0.5 - np.random.rand(8))

###############################################################################
# Fit regression model
from scikits.learn.svm import SVR

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e4, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e4)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e4, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)

###############################################################################
# look at the results
pl.scatter(X, y, c='k', label='data')
pl.hold('on')
pl.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
pl.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
pl.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
pl.xlabel('data')
pl.ylabel('target')
pl.title('Support Vector Regression')
pl.legend()
pl.show()

## Instruction:
Fix forgotten import in example
## Code After:
###############################################################################
# Generate sample data
import numpy as np

X = np.sort(5*np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

###############################################################################
# Add noise to targets
y[::5] += 3*(0.5 - np.random.rand(8))

###############################################################################
# Fit regression model
from scikits.learn.svm import SVR

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e4, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e4)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e4, degree=2)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)

###############################################################################
# look at the results
import pylab as pl
pl.scatter(X, y, c='k', label='data')
pl.hold('on')
pl.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
pl.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
pl.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
pl.xlabel('data')
pl.ylabel('target')
pl.title('Support Vector Regression')
pl.legend()
pl.show()
