代码原理
支持向量机（SVM）通常被用于处理分类问题，而对于数据时序预测（单输入输出），可以采用以下步骤使用SVM进行建模：
1. 数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和对应的目标值，按照时间顺序排列。
2. 特征提取：将时间序列数据转换为模型可接受的特征表示。可以使用各种特征工程方法，例如统计特征（平均值、标准差等）、滑动窗口特征、傅里叶变换等，将原始数据转换为一组特征。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常将较早的数据作为训练集，较新的数据作为测试集。
4. 模型训练：使用支持向量机算法对训练集进行训练。SVM通过在特征空间中找到最佳的超平面来进行分类。可以选择合适的SVM内核函数（如线性核、多项式核或高斯核）来提高模型的表示能力。
5. 模型预测：使用训练好的SVM模型对测试集进行预测。根据输入特征，SVM将样本分到不同的类别或进行回归预测。
需要注意的是，SVM通常用于解决分类问题。如果你希望进行数据时序预测（单输入输出）任务，可能更适合使用其他方法，如时间序列预测的专门算法（如ARIMA、LSTM等），这些方法更适合处理具有时序特征的数据。
代码效果图
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