pytorch 实现SVR

SVR（支持向量回归）是一种机器学习算法，用于回归问题。在PyTorch中，可以使用sklearn库来实现SVR模型。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用PyTorch实现SVR模型：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建训练数据
X_train = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y_train = np.array([1, 2, 3])

# 创建SVR模型
svr = SVR()

# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 创建测试数据
X_test = np.array([[4, 4], [5, 5]])

# 进行预测
y_pred = svr.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

这段代码首先导入了SVR类和numpy库。然后，创建了训练数据X_train和y_train，其中X_train是一个二维数组，y_train是一个一维数组。接下来，创建了一个SVR模型对象svr，并使用fit()方法对模型进行训练。然后，创建了测试数据X_test，同样是一个二维数组。最后，使用predict()方法对测试数据进行预测，并将预测结果打印出来。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况进行参数调整和数据处理。