基于SVM支持向量机的数据回归预测（libsvm） 该代码实现了一个基于支持向量机（SVM）的回归预测模型，用于建立特征与目标变量之间的映射关系。 首先，代码导入数据并随机划分80%样本作为训练集、23%样本作为测试集，同时对特征和目标值进行归一化处理； 其次，使用径向基核函数（RBF）配置SVM回归模型参数（惩罚因子c=4.0，核参数g=0.8），训练模型并分别在训练集和测试集上进行预测； 最后，通过反归一化处理将预测结果还原到原始量纲，计算RMSE、R²、MAE和MBE等评估指标，并绘制预测值对比曲线和真实值-预测值散点图来可视化模型性能。

（1）代码包含详细的文件说明，以及对每个程序文件的功能注释，说明文档详细清楚，便于理解； （2）Excel数据，可直接修改数据，替换数据后直接运行即可；