Можно ли создать регрессор, используя SVM, который принимает две функции в качестве входных данных и возвращает одно значение в выходных данных? У меня есть две функции, N и K, с меткой L:
feature = [[27, 76]
[120, 6]
[120, 6]
[120, 6]
[120, 6]
[125, 30]
[129, 18]
[134, 13]]
L = [27, 28, 36, 33, 29, 21, 32, 23]
И я хочу обучить SVR с целью прогнозирования метки L нового экземпляра [N, K]. Как мне это сделать? Спасибо всем.