在Python中调用支持向量回归（SVR）模型通常涉及以下步骤：
1. 导入必要的库。
2. 准备数据集，包括特征和目标变量。
3. 划分数据集为训练集和测试集（可选）。
4. 创建并训练SVR模型，选择合适的核函数和参数。
5. 使用训练好的模型进行预测。
6. 评估模型的性能。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用`sklearn`库中的`SVR`类进行SVR模型的调用：
python
导入必要的库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
加载数据集
diabetes = datasets.load_diabetes（） 使用scikit-learn自带的糖尿病数据集
X = diabetes.data
y = diabetes.target
划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, test_size=0.25, random_state=0）
创建SVR模型，这里使用线性核
regr = SVR（kernel='linear'）
训练模型
regr.fit（X_train, y_train）
预测
y_pred = regr.predict（X_test）
评估模型
print（"Coefficients:", regr.coef_）
print（"Intercept:", regr.intercept_）
print（"Score: %.2f" % regr.score（X_test, y_test））
可视化结果
plt.scatter（X_test, y_test, color='black'）
plt.plot（X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3）
plt.show（）
请注意，你可以根据需要更改核函数（如`linear`、`rbf`、`poly`、`sigmoid`等）、调整参数（如`C`、`epsilon`、`gamma`等）以优化模型性能。
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