生成代码jupyter notebook (3) 对数据进行归一化处理（方式任选）； （4） 使用线性核函数配置的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测； （5） 使用径向基核函数的支持向量机进行回归训练，并对测试样本进行预测； （6） 使用 sklearn 包建立两种支持向量机回归模型分别采用和，分别训练两种模型后用测 试集数据进行预测； （7） 分别计算两种模型预测结果的均方误差和平均绝对误差； （8） 绘制两种模型的预测结果与实际值对比曲线图，其中预测结果用蓝色直线表示，实际 结果用红色直线表示。

好的，下面是一份可能的 Python 代码实现：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据，假设数据已经预处理过
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 数据归一化处理，这里使用 Min-Max 归一化
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练线性核函数的 SVM 模型
linear_svr = SVR(kernel='linear')
linear_svr.fit(X_train, y_train)
linear_y_pred = linear_svr.predict(X_test)

# 训练径向基核函数的 SVM 模型
rbf_svr = SVR(kernel='rbf')
rbf_svr.fit(X_train, y_train)
rbf_y_pred = rbf_svr.predict(X_test)

# 分别计算两种模型预测结果的均方误差和平均绝对误差
linear_mse = np.mean((linear_y_pred - y_test) ** 2)
linear_mae = np.mean(np.abs(linear_y_pred - y_test))
rbf_mse = np.mean((rbf_y_pred - y_test) ** 2)
rbf_mae = np.mean(np.abs(rbf_y_pred - y_test))

# 绘制两种模型的预测结果与实际值对比曲线图
plt.plot(y_test.values, color='red', label='Real Values')
plt.plot(linear_y_pred, color='blue', label='Linear SVM')
plt.plot(rbf_y_pred, color='green', label='RBF SVM')
plt.legend()
plt.show()

这份代码实现了对数据进行 Min-Max 归一化处理，使用了 sklearn 包中的 SVM 模块分别训练了线性核函数和径向基核函数的 SVM 模型，并计算了两种模型预测结果的均方误差和平均绝对误差。最后使用 matplotlib 库绘制了两种模型的预测结果与实际值对比曲线图。