svr出力预测python代码

你可以使用sklearn库中的SVR类来进行SVR回归分析。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

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

# 创建SVR模型并进行训练
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

# 准备测试数据
X_test = np.array([[4, 4], [5, 5]])

# 进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

print(y_pred)

在这个示例中，我们使用了一个简单的二维数据集进行训练，并使用SVR模型进行预测。你可以根据自己的数据集进行相应的修改。请确保你已经安装了sklearn库，可以通过`pip install -U scikit-learn`命令进行安装。