sklearn进行基于RBF核的SVM回归预测代码

下面是基于RBF核的SVM回归预测的代码示例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成随机数据集
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 创建SVR模型
clf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新的数据点
x_new = np.linspace(0, 5, 100)
y_pred = clf.predict(x_new[:, np.newaxis])

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(x_new, y_pred, color='navy', lw=2, label='prediction')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先生成了一个随机数据集，然后创建了一个基于RBF核的SVR模型，其中`C`参数为惩罚系数，`gamma`参数为核函数的系数。接着，我们使用`fit`方法训练模型，并使用`predict`方法预测新的数据点。最后，我们使用`matplotlib`库将数据集和预测结果可视化。