Granular Ball Support Vector Regression (GBSVR)은 기존 Support Vector Regression (SVR)의 높은 계산 비용과 이상치에 대한 민감성 문제를 해결하기 위해 제안된 새로운 회귀 알고리즘입니다. GBSVR은 데이터 포인트들을 근접성에 따라 그래뉼라 볼(granular ball)로 그룹화하여, 많은 데이터 포인트를 훨씬 적은 수의 볼로 대체함으로써 SVR의 계산 비용을 줄입니다. 또한, 연속형 속성에 대한 이산화 방법을 제시하여 그래뉼라 볼 생성을 용이하게 합니다. 여러 벤치마크 데이터셋을 통해 기존 최첨단 기법들을 능가하는 성능을 보였습니다.
