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。

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用Python写出一个非线性回归模型

可以使用scikit-learn库中的非线性回归模型，例如：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
X = data[["feature1", "feature2", ...]]
y = data["target"]

# 训练模型
reg = KNeighborsRegressor()
reg.fit(X, y)

# 使用模型预测
new_data = np.array([[0.1, 0.2, ...]])
prediction = reg.predict(new_data)

在这个例子中，我们使用了K近邻回归模型，它是一种非线性回归模型。只需要替换`KNeighborsRegressor`为其他非线性回归模型，例如：SVR、决策树、随机森林等，就可以使用其他非线性回归模型。