多元支持向量回归python

对于多元支持向量回归（Multi-Output Support Vector Regression，简称MSVR），在Python中可以使用scikit-learn库来实现。scikit-learn是一个常用的机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具。

下面是一个使用scikit-learn库实现多元支持向量回归的示例代码：

from sklearn.svm import SVR

# 创建多元支持向量回归模型
model = SVR()

# 训练模型
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 特征向量
y_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 目标值
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
X_test = [[7, 8], [9, 10]]  # 待预测的特征向量
y_pred = model.predict(X_test)  # 预测的目标值

print(y_pred)

在上面的示例中，首先导入了SVR类，然后创建了一个SVR对象作为多元支持向量回归模型。接着通过`fit`方法训练模型，其中`X_train`表示训练集的特征向量，`y_train`表示训练集的目标值。然后，使用训练好的模型进行预测，其中`X_test`表示待预测的特征向量，`y_pred`表示预测的目标值。

请注意，上述示例中的特征向量和目标值都是二维的，因此实际应用中可以根据具体情况进行修改。另外，还可以通过设置SVR类的参数来进一步调整模型的性能和表现。

希望这个示例能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。