支持向量机回归对单变量进行预测的 Python 代码 数据读取来源为xlrs类型

以下是基于支持向量机回归对单变量进行预测的 Python 代码，假设数据来源为 xlrs 类型的 Excel 文件：

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
x = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)
y = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)

# 训练模型
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(x, y)

# 可视化结果
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.plot(x, regressor.predict(x), color='blue')
plt.title('SVR')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

# 预测新数据
new_x = [[10], [20], [30]]
print(regressor.predict(new_x))

注：需要安装 Pandas、Scikit-learn 和 Matplotlib 库。代码中的 `data.xlsx` 文件应该放在当前工作目录下，或使用完整路径。`kernel='rbf'` 表示使用径向基函数作为核函数。`new_x` 是一个包含三个待预测数据的列表，其中每个元素是一个包含单个数据的列表。