支持向量机回归的训练数据集处理的代码

以下是支持向量机回归的训练数据集处理代码示例：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.txt')
X = data[:, 0:2]  # 特征
y = data[:, 2]  # 目标值

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 创建模型
model = SVR(kernel='rbf', C=1, epsilon=0.1)

# 训练模型
model.fit(X, y)

注：本示例假设数据集已经存储在名为 `data.txt` 的文本文件中，且第一列和第二列为特征，第三列为目标值。`StandardScaler` 用于将特征标准化，`SVR` 是 Scikit-learn 中的支持向量机回归模型。`kernel` 参数表示使用的核函数类型，`C` 和 `epsilon` 是正则化参数。最后，使用 `fit` 方法训练模型。