请用python编写svr多数据算法

好的，以下是一个简单的 Python 实现支持向量回归（SVR）的多数据算法：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 构造数据集
X = np.array([[0, 0], [2, 2], [5, 5], [8, 8], [10, 10]])
y = np.array([0, 2.2, 5.1, 7.9, 10.1])

# 构建 SVR 模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)

# 训练模型
svr.fit(X, y)

# 预测
print(svr.predict([[3, 3], [6, 6], [9, 9]]))

在这个例子中，我们使用 sklearn 库中的 SVR 类来构建一个支持向量回归模型。我们使用一个包含 5 个样本的数据集 X 和对应的目标 y。然后，我们使用 fit() 方法训练模型，使用 predict() 方法进行预测。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据数据集的特点和需求进行适当的参数调整，以达到最好的模型效果。