写一个时间预测的svr模型

支持向量回归 (SVR) 是一种用于回归分析的机器学习算法，它可以用于预测数值型的目标变量。因此，如果您想要预测时间，则可以使用 SVR 模型。

首先，您需要准备训练数据，这些数据必须具有相应的时间和目标变量的值。然后，您可以使用这些数据训练 SVR 模型，并使用该模型对时间进行预测。

示例代码：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# Train the SVR model
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)

# Plot the results
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X, y_rbf, color='navy', label='RBF model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

以上代码使用的是 `scikit-learn` 库中的 SVR 函数，并使用高斯核（RBF）作为核函数。该代码可以生成一个散点图，显示原始数据和拟合的 SVR 模型。您可以根据需要修改参数，以获得更好的预测结果。