使用python中支持向量回归方法，对绿色发展指数进行测算，帮我写一段python代码

好的，以下是一份使用支持向量回归（SVR）方法进行绿色发展指数测算的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('GDI', axis=1).values
y = data['GDI'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVR模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.001)
svr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svr.predict(X_test)

# 评估模型
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))
print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))

其中，我们首先读取了数据集，然后将自变量（特征）和因变量（绿色发展指数）分别存储在X和y中。接着，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。在训练集上，我们使用SVR模型进行训练，并设置了rbf核函数、C值为100和gamma值为0.001。最后，我们使用测试集对模型进行评估，计算了R2 score和MSE两个指标。

需要注意的是，这里的数据集需要自行准备。另外，SVR模型的参数调节也需要根据具体数据集进行调整。