优化代码，# 建立 nu-SVR 模型 svr_nu = SVR(kernel='rbf', C=100, nu=0.5) svr_nu.fit(X_train, y_train)，出错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'nu'

如果出现了 `TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'nu'` 错误，可能是因为你的 scikit-learn 版本过低，不支持 `nu` 参数。在老版本的 scikit-learn 中，支持向量回归只能使用 `epsilon` 参数来控制 $\epsilon$-SVR 和 $\nu$-SVR 两种模型。

如果你想要使用 $\nu$-SVR 模型，可以考虑升级 scikit-learn 到最新版本，或者使用 `epsilon` 参数代替 `nu` 参数构建模型。以下是修改后的代码示例：

# 建立 nu-SVR 模型（使用 epsilon 参数代替 nu 参数）
svr_nu = SVR(kernel='rbf', C=100, epsilon=0.1, nu=0.5)
svr_nu.fit(X_train, y_train)

这里我们在建立模型时同时使用了 `epsilon` 和 `nu` 参数，其中 `epsilon` 参数控制模型的 $\epsilon$ 带宽宽度，`nu` 参数控制模型的支持向量比例。如果你的 scikit-learn 版本支持 `nu` 参数，则只需要去掉 `epsilon` 参数即可。