代码实现非线性支持向量机回归多特征值

非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machine，简称非线性SVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。它通过引入核函数来将数据映射到高维空间，从而实现非线性回归。

下面是实现非线性支持向量机回归的代码示例：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# 创建一个非线性支持向量机回归模型
model = make_pipeline(StandardScaler(), SVR(kernel='rbf'))

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上述代码中，我们使用了`sklearn`库中的`SVR`类来创建非线性支持向量机回归模型。通过设置`kernel='rbf'`参数，我们使用了径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）作为核函数，实现了非线性回归。

在训练之前，我们还使用了`StandardScaler`类对特征进行标准化处理，以提高模型的性能。

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测，得到回归结果。