如何在Python中使用支持向量机（SVR）进行回归分析？

在Python中使用支持向量机（SVR）进行回归分析，通常需要通过scikit-learn库来实现。以下是一个基本流程：

1. **导入库**：

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

2. **加载数据**：假设你已经有了一个numpy数组，其中包含特征和目标值。例如：

X = ... # 特征数据
y = ... # 目标数值

3. **数据分割**：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建SVR模型**：

svr = svm.SVR(kernel='linear')  # 可以尝试其他内核，如'poly', 'rbf'等

5. **拟合模型**：

svr.fit(X_train, y_train)

6. **预测**：

y_pred = svr.predict(X_test)

7. **评估模型**：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("R2 Score:", r2)