Python 机器学习中的非线性回归SVR模型（支持向量机）
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简介：
本篇文章探讨了在Python环境下利用非线性回归SVR（支持向量回归）模型进行预测分析的方法与应用。通过展示如何处理复杂数据集，文章深入浅出地介绍了SVR的工作原理及其在机器学习领域的独特优势。
本段落介绍了如何使用Python的Support Vector Regression (SVR)模型进行非线性回归分析，并给出了相应的代码实现。下面是具体内容：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, linear_model, svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_data_regression():
# 加载用于回归问题的数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()
```
这段代码展示了如何导入必要的库，并定义了一个函数来加载糖尿病数据集，该数据集通常用于解决回归分析中的问题。
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