svr回归预测Python代码

在Python中，你可以使用scikit-learn库来实现支持向量回归(SVR, Support Vector Regression)的预测。以下是一个基本的示例代码：

# 导入必要的库
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设你有一个名为data的数据集，其中包含特征(X)和标签(y)
X = data[['feature1', 'feature2']]  # 替换为你的特征列名
y = data['target']  # 替换为目标变量

# 数据预处理（例如，归一化或标准化）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVR模型
svr_model = SVR(kernel='linear')  # 或者尝试其他内核，如'poly', 'rbf'

# 训练模型
svr_model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = svr_model.predict(X_test)

# 打印一些预测结果
print("First 10 predictions:", y_pred[:10])

# 评估模型性能，例如计算均方误差(MSE)
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

在这个例子中，`kernel='linear'`表示使用线性核函数，你可以根据实际问题调整内核类型。记住，每次运行之前都要确保你的数据已经被正确地划分成训练集和测试集，并且进行了适当的预处理。