svr模型python代码

以下是一个使用SVR（支持向量回归）模型的Python代码示例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 准备训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([3, 5, 7])

# 创建SVR模型并训练
svr_model = SVR(kernel='linear')
svr_model.fit(X_train, y_train)

# 准备测试数据
X_test = np.array([[2, 3], [4, 5]])

# 进行预测
y_pred = svr_model.predict(X_test)

print(y_pred)

这段代码首先导入了`SVR`类和`numpy`库。然后，准备了一些训练数据`X_train`和目标值`y_train`。接下来，创建了一个`SVR`模型，使用线性核函数，并使用训练数据进行拟合。然后，准备了一些测试数据`X_test`，并使用训练好的模型进行预测。最后，打印出预测结果`y_pred`。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用SVR模型时，可能需要进行更多的数据预处理、参数调优等操作。