如何在Python中构造svr.r模型

在Python中构造svr.r模型需要使用支持向量机回归模型（Support Vector Regression，SVR）模块。下面是一个简单的示例代码：

# 导入模块
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建SVR模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 拟合数据
svr_rbf.fit(X, y)

# 预测新数据
y_pred = svr_rbf.predict([[0.5]])

# 输出预测结果
print(y_pred)

以上代码使用了径向基函数（RBF）作为核函数，并设置了C和gamma两个参数。C参数代表正则化参数，gamma参数代表核函数的系数。拟合完数据后，可以使用 predict 方法进行预测。

需要注意的是，SVR模型的训练数据必须是二维数组，即使只有一个特征也需要将其转换为二维数组。另外，SVR模型对特征值的缩放非常敏感，因此通常需要进行特征缩放处理。