写一个时间预测的svr模型

好的，以下是一个使用SVR模型进行时间预测的示例代码：

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

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 提取特征和目标变量
X = df.drop(['target'], axis=1).values
y = df['target'].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=0.3, random_state=0)

# 创建SVR模型
model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print('MSE: %.2f' % mse)
print('R2: %.2f' % r2)

# 可视化预测结果
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

其中，我们采用了径向基函数（RBF）核函数来构建SVR模型，同时设定了C、gamma和epsilon等参数。

需要注意的是，这里的数据读取和特征提取都是根据具体的数据集来进行的，需要根据实际情况进行修改。