svr预测python代码

以下是使用sklearn库中的SVR模型进行预测的Python代码示例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 构造训练集和测试集数据
X_train = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
X_test = np.array([[6, 6], [7, 7], [8, 8]])

# 创建SVR模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1.0)

# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = svr.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个示例中，我们创建了一个线性核函数的SVR模型，并使用训练集数据进行训练。然后，我们使用测试集数据进行预测，并打印预测结果。