首先介绍一下需要训练的数据，Sklearn自带部分数据，也可以通过相应的方法构造。4.我们将在4.Sklearndatasets. /中介绍如何构造-2sklearn提供了一个独立的多标签问题软件包，scikit Multi learn Multi-label数据by Mulan，这些数据 sets的格式:arff使用Scipy加载，类别:表示类别sklearn，数据集模块可以生成人工多标签数据 set，将多标签问题转化为多个分类问题。
以下是Python实现多元支持向量机多元回归模型的代码:#导入必要库importnumpyasnpfromsklearn。svmimortsvrffromsklearn。metrics importr 2 _ scoreimortmatplotlib . pyplotaslt #阅读训练数据x _ train NP . load txt(x _ train . CSV，
)y _ trainnp.loadtxt (y _ train.csv，分隔符，)# read test数据x _ testnp . load txt(x _ test . CSV，分隔符，)y _ testnp.loadtxt (y _ test.csv，分隔符，
2、求python支持向量机多元回归预测代码以下是使用scikitlearn库实现向量机多元回归预测的代码示例:importnumpyasnpimportpanda aspdfromsklearn。svmimortsvrfromsklearn。model _ selection mort train _ test _ split fromsklearn。metric simportmean _ squared _ error # loaddatadatapd。read _ CSV(数据。CSV) xdata。比如iloc，音乐，同一首歌有不同的标签，比如流行、R
