Python 使用X'；具有多个y'；s

因此，正如问题所述，我希望做出一个预测，给定12个X点的范围，所有这些X点都有9个y点。因此，预测仅基于1个属性

使用嵌套列表（即[1,2，…]，…]）似乎不起作用。我想我通常是看错了要用的东西。我在多边形上使用带内核的SVR，这适用于具有不同X和y的数据

下面是我的数据，我确实发现了另一个线程有相反的问题，但这并没有帮助我。如果我需要添加更多信息，请告诉我，以便我可以编辑问题

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红线是硬编码的，旨在说明我想要的，当然是多项式形式的拟合数据点，最大限度地减少每个点的误差。（这是SVR应该做的，但问题在于拟拟合数据的格式）

解决方案相当简单。取数据点的平均值并使用这些数据点将得到相同的结果。从以下来源推断：。在我的例子中，我将平均每个X的y值，得到12个X值和12个y值。在不确切知道这一点的情况下，我假设这与误差之和等于误差之和有关。

不清楚。那么你想从一个值预测一组9个值吗？编辑：我已经编辑了这个问题。如果你看一下提供的图片，我想通过数据集得到多项式，使每个点的误差最小化。