SVR忽略了我数据集中的“离群值”，没有捕捉到更“极端”的值

Question

我使用scikitlearn的SVR来根据一些参数来模拟教授的收入。其中一个参数是这样的：

我只显示其中一个参数，因为我不知道如何绘制多维图，但这解释了模型结果的混沌图。在

基本上，你看到的是SVR的产出只涵盖了中低档工资。这对我用来校准SVR的网格搜索的所有组合都是正确的。具体来说，我的栅格参数是：

epsilon_svr = [0.01, 0.1, 0.5, 1]
C_svr = [1,3,5]

我的问题是如何捕捉到高端，并显著改进我的模型，尤其是R^2。我知道SVR倾向于用于异常值检测，也有可能将这些点选为异常值，但如何提高模型拟合度呢。似乎对我那微不足道的7个参数进行详尽的网格搜索可能不足以完全捕获我的模型？在