利用支持向量机进行回归预测给出Python代码

利用支持向量机(Support Vector Regression, SVR)进行回归预测，首先需要安装scikit-learn库，它是Python中最常用的数据科学工具包之一。以下是一个简单的示例，展示如何在Python中使用Scikit-learn构建SVM回归模型：

# 导入所需库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集，X是特征，y是目标值
X = ... # 输入特征矩阵，例如二维数组
y = ... # 目标变量，一维数组

# 数据预处理（归一化、划分训练集和测试集等）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM回归模型
svm_model = svm.SVR(kernel='linear') # 可以尝试不同的核函数，如线性、多项式、径向基函数(RBF)

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

# 预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("Predicted values:", y_pred)

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