机器学习支持向量回归算法代码

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于核函数的监督学习算法，常用于回归任务。它通过找到数据点到超平面的最大距离（间隔），以此来进行预测。以下是使用Python的Scikit-Learn库实现简单SVR的一段示例代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 假设我们有训练数据 X 和 y
X_train = ...  # 输入特征数据
y_train = ...  # 目标数值数据

# 创建SVR模型，选择合适的内核（如线性、多项式或径向基）
model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1)  # rbf表示径向基函数核

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 对新的输入数据进行预测
X_test = ...  # 预测的输入特征数据
predictions = model.predict(X_test)

在这个例子中，`kernel='rbf'`指定了径向基函数作为内核，`C`和`gamma`是正则化参数，用于控制模型复杂度。你可以根据实际需求调整这些参数。