用Python写出一个SVR非线性回归模型

首先，你需要导入需要的库，例如：numpy、pandas和scikit-learn。然后，读入数据并将其分为训练集和测试集。

接下来，使用SVM算法中的SVR类进行训练：

from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X_train, y_train)

其中，'rbf'是核函数类型，可以选择其他类型（如'linear'）。

最后，使用测试集评估模型的性能：

y_pred = regressor.predict(X_test)

您可以使用各种评估指标（如平均绝对误差、均方误差等）来评估模型的表现。