非线性向量支持回归机python代码

非线性向量支持回归（Nonlinear Support Vector Regression，NSVR）是一种用于解决非线性回归问题的机器学习算法。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现非线性向量支持回归机。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR

接下来，我们可以创建一个非线性的数据集，以便我们可以训练我们的模型：

X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

然后，我们可以使用SVR模型来拟合我们的数据，并进行预测：

svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
svr_rbf.fit(X, y)
y_rbf = svr_rbf.predict(X)

最后，我们可以将拟合结果可视化出来：

plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', lw=2, label='RBF model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

这段代码演示了如何在Python中使用scikit-learn库来实现非线性向量支持回归机。通过使用SVR模型，我们可以拟合非线性的数据，并进行预测，从而解决非线性回归问题。