name 'SVR' is not defined

这个错误通常是由于没有正确导入所需的模块或库而导致的。在使用SVR类之前，需要先导入相应的库。例如，在使用sklearn库中的SVR类之前，需要先导入sklearn库。可以使用以下代码导入：

from sklearn.svm import SVR

如果已经正确导入了相应的库，但仍然出现此错误，则可能是由于变量名拼写错误或未正确定义变量。请检查代码中的变量名是否正确，并确保已正确定义所有变量。

相关问题

'SVR' object is not subscriptable

"'SVR' object is not subscriptable"是一个错误消息，它表示尝试对'SVR'对象进行下标操作，但该对象不支持下标操作。这通常发生在尝试使用索引或切片访问'SVR'对象的元素时。

SVR代表支持向量回归（Support Vector Regression），它是一种机器学习算法，用于解决回归问题。SVR通过在特征空间中找到一个最优超平面来进行回归预测。它与支持向量机（SVM）算法类似，但用于回归问题而不是分类问题。

要解决"'SVR' object is not subscriptable"错误，您需要确保对SVR对象进行正确的操作。SVR对象不支持像列表或字典那样的下标操作，因为它不是一个可迭代的对象。您应该查看您的代码，并确保在对SVR对象进行操作时使用了正确的方法和属性。

TypeError: 'SVR' object is not callable

TypeError: 'SVR' object is not callable是一个常见的错误类型，它表示你尝试将一个不可调用的对象作为函数进行调用。在这个错误中，'SVR'是一个机器学习模型对象，而不是一个可调用的函数。

SVR代表支持向量回归（Support Vector Regression），它是一种用于回归问题的机器学习算法。通常，在使用SVR时，你需要先实例化一个SVR对象，然后使用该对象的方法进行训练和预测。

例如，你可以按照以下步骤使用SVR模型：
1. 导入SVR类：`from sklearn.svm import SVR`
2. 实例化SVR对象：`model = SVR()`
3. 使用训练数据对模型进行训练：`model.fit(X_train, y_train)`
4. 使用测试数据进行预测：`predictions = model.predict(X_test)`

如果你在调用SVR对象时出现了TypeError: 'SVR' object is not callable错误，可能是因为你误将SVR对象当作函数进行调用。请确保你正确地使用了SVR对象的方法，如fit()和predict()。