sklearn支持向量机回归

是的，scikit-learn（sklearn）库提供了支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）回归模型的实现。在sklearn中，可以使用SVR类来创建一个支持向量机回归模型。

以下是一个使用sklearn进行支持向量机回归的示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 创建训练数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(40,1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建SVR模型并进行训练
svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr.fit(X, y)

# 进行预测
X_test = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)[:, np.newaxis]
y_pred = svr.predict(X_test)

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X_test, y_pred, color='navy', label='SVR')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，首先我们创建了一组训练数据（X和y），然后使用SVR类创建了一个支持向量机回归模型，并使用训练数据对模型进行训练。接着，我们定义了一组测试数据（X_test），并使用训练好的模型对测试数据进行预测。最后，我们使用matplotlib库将训练数据、拟合曲线和预测结果进行可视化展示。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体的问题和数据进行参数调优和模型评估。