给我生成一个七行七个变量径向基内核支持向量机回归预测代码，并采用K-CV交叉验证确定惩罚参数和函数参数，

以下是一个基于Scikit-learn库的七行七个变量径向基内核支持向量机回归预测代码，并使用K-CV交叉验证确定惩罚参数和函数参数：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold

# 构造训练集数据和标签
X_train = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
                    [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
                    [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9],
                    [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]])

y_train = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

# 定义支持向量机模型
svr = SVR(kernel='rbf')

# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100],
              'gamma': [0.01, 0.1, 1, 10]}

# 定义K-Fold交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 定义网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid=param_grid, cv=kfold, n_jobs=-1)

# 进行模型训练和参数优化
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数和最优得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

说明：

- 第1行：导入必要的库。
- 第4-5行：构造训练集数据和标签。
- 第8行：定义支持向量机模型，并使用径向基内核。
- 第11-12行：定义惩罚参数C和函数参数gamma的范围。
- 第15行：定义K-Fold交叉验证，将训练数据分成5份。
- 第18行：定义网格搜索对象，使用网格搜索法寻找最优参数。
- 第21行：进行模型训练和参数优化。
- 第24-25行：输出最优参数和最优得分。

在运行以上代码后，你将会得到一个带有K-CV交叉验证的七行七个变量径向基内核支持向量机回归预测模型。