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SVR 和 SVC 都来自支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，但它们的应用领域和目标不同。
SVR 是支持向量机中的一种回归方法，用于解决回归问题。我们可以使用 SVR 建立一个能够将数据映射到高维空间中的模型，然后用该模型来进行预测或拟合连续性变量或数值变量。
相比之下，SVC 是支持向量机中的一种分类方法，用于解决分类问题。我们可以使用 SVC 来建立一个能够将数据映射到高维度空间中的模型，然后使用这个模型对新的、未知类别的数据进行分类。
在实现上，两者主要区别是在核函数的选择上。对于SVR，常见的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数 (RBF) 核等；而对于 SVC，仅限于线性核和 RBF 核。
总的来说，SVR 和 SVC 都是支持向量机的变体，用于解决不同类型的机器学习问题。根据具体问题的需求和数据情况选择适当的方法进行建模和预测。
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