用excel全部数据训练进行svr训练 代码

在Excel中直接进行SVR（支持向量机回归）的训练并不常见，因为Excel并不是一种用于大规模数据分析或机器学习的工具，它更适合日常表格处理。然而，如果你有Excel的数据，并想将其导入到Python环境中进行SVR训练，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要将Excel文件转换成CSV或其他可以读取的格式，因为大多数编程语言，如Python，更喜欢这种文本格式。

1. **数据预处理**：
使用Python库pandas读取CSV文件，例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('your_file.csv') # 替换 'your_file.csv' 为你的文件路径

2. **准备数据**：
分割特征（X）和目标变量（y）：

   X = df.iloc[:, :-1].values  # 假设最后一列是目标值
   y = df.iloc[:, -1].values

3. **导入SVR模块**：

   from sklearn.svm import SVR

4. **模型训练**：

   model = SVR(kernel='linear')  # 或者根据需要选择其他核函数，比如 'poly', 'rbf'
   model.fit(X, y)

5. **保存或使用模型**：
如果你想继续使用该模型，可以保存为pickle文件或直接在后续预测中使用。

注意：Python的sklearn库通常是在命令行环境下运行，而不是Excel。完整的训练过程应在Python环境中执行上述代码。