SVR

Метод опорных векторов для регрессии. Ядро kernel задаёт нелинейность, C регулирует штраф за ошибки, а epsilon — ширину «трубки» нечувствительности. Желательно масштабировать признаки.

from sklearn.svm import SVR

model = SVR(kernel='rbf', C=10, epsilon=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)