请帮我写一段由python实现的SVR回归预测代码

以下是由 Python 实现的 SVR 回归预测代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
sc_X = StandardScaler()
sc_y = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
y = sc_y.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=)

# 训练模型
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = sc_y.inverse_transform(regressor.predict(sc_X.transform(X_test)))

以上代码实现了一个基于径向基函数核的 SVR 回归模型，可以用于预测数据集中的目标变量。