写一组基于KNN或者SVM的回归模型，找到与当前数据相似的历史数据，并利用这些数据进行预测的代码

好的，下面是一个基于KNN的回归模型的代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

# 假设已经有历史数据集 train_data 和对应的目标值 train_target
# 假设当前数据为 current_data

# 训练模型
k = 5  # 设置K值
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
knn.fit(train_data, train_target)

# 预测当前数据
similar_data_indices = knn.kneighbors([current_data], return_distance=False)
similar_data = train_data[similar_data_indices[0]]
prediction = knn.predict(similar_data).mean()
print("预测值为：", prediction)

这个代码示例中，我们首先使用sklearn库中的KNeighborsRegressor类来创建一个K近邻回归模型。然后，我们使用历史数据 train_data 和对应的目标值 train_target 来训练模型。在预测时，我们先使用训练好的模型找到与当前数据最相似的K个历史数据点 similar_data_indices，然后利用这些数据点对应的目标值来进行预测。最后，我们将所有预测结果求平均值作为最终预测结果。

类似地，我们也可以使用基于SVM的回归模型来进行预测。以下是一个基于SVR的回归模型的代码示例：

from sklearn.svm import SVR

# 假设已经有历史数据集 train_data 和对应的目标值 train_target
# 假设当前数据为 current_data

# 训练模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr.fit(train_data, train_target)

# 预测当前数据
prediction = svr.predict([current_data])[0]
print("预测值为：", prediction)

在这个代码示例中，我们使用sklearn库中的SVR类来创建一个支持向量回归模型。然后，我们使用历史数据 train_data 和对应的目标值 train_target 来训练模型。在预测时，我们直接使用训练好的模型来对当前数据进行预测，并将预测结果输出。