svr预测python代码

以下是一个使用SVR模型进行预测的Python代码示例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

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

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

# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 准备测试数据
X_test = np.array([[6], [7], [8], [9], [10]])

# 进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

print(y_pred)

在这个示例中，我们使用了rbf内核、C=100、gamma=0.1和epsilon=0.1的SVR模型。我们使用一些简单的训练数据进行模型训练，并使用模型进行预测。最终，我们打印出了预测结果。