svr python代码

以下是一个简单的支持向量回归（SVR）的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR

# 创建一个示例数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建 SVR 模型并拟合数据
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_model.fit(X, y)

# 预测新的数据点
new_x = [[5.3], [2.2], [1.1]]
predicted_y = svr_model.predict(new_x)

# 输出预测结果
print(predicted_y)

此代码使用 Scikit-learn 库实现 SVR，首先创建了一个简单的数据集，然后使用 SVR 模型拟合数据，最后使用模型预测新数据点的输出。