简单给个调用SVR代码

当然，以下是一个简单的调用支持向量回归（SVR）的代码示例：

from sklearn.svm import SVR

# 创建SVR模型对象
svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.1)

# 训练数据
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4]]
y_train = [0, 1, 2, 3, 4]

# 拟合模型
svr.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
X_test = [[5], [6]]
predictions = svr.predict(X_test)

print(predictions)

这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的SVR类来创建一个支持向量回归模型。`kernel`参数指定了核函数的类型，这里使用了径向基函数（RBF）。`C`参数是正则化参数，用于控制模型的复杂度。`epsilon`参数是对模型的容忍度。

然后，我们提供了一些训练数据 `X_train` 和对应的目标值 `y_train`，通过调用 `fit` 方法来拟合模型。最后，我们使用训练好的模型对新数据 `X_test` 进行预测，并打印预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、参数调优等步骤。