使用bankpep.csv数据集，将数据分为训练集与测试集。 (1）训练决策树分类器，观察在测试集上的分类效果，并与SVM分类器的效果进行比较。 (2）训练SVM分类器时，使用rbf核函数，调整参数 gamma 的值;使用不同的核函数，分别观察在测试集上的分类效果。

好的，关于您的问题：

(1) 对于使用bankpep.csv数据集，将数据分为训练集与测试集的问题，您可以利用机器学习库中的train_test_split函数来划分数据集。这个函数可以帮助你轻松地随机划分训练集和测试集。具体实现方法可以参考以下代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('bankpep.csv')
X = data.drop(columns=['pep'])
y = data['pep']

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

其中，test_size参数表示测试集所占的比例，random_state参数用来设置随机种子，保证每次划分结果一致。

接下来，您可以使用决策树分类器和SVM分类器对数据进行训练和测试。具体实现方法可以参考以下代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 训练决策树分类器
dt_clf = DecisionTreeClassifier()
dt_clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测并计算准确率
dt_pred = dt_clf.predict(X_test)
dt_acc = accuracy_score(y_test, dt_pred)
print("决策树分类器的准确率：", dt_acc)

# 训练SVM分类器
svm_clf = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1)
svm_clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测并计算准确率
svm_pred = svm_clf.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
print("SVM分类器的准确率：", svm_acc)

(2) 对于训练SVM分类器时，使用rbf核函数，调整参数gamma的值，可以使用网格搜索来寻找最优参数。具体实现方法可以参考以下代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}
svm_clf = SVC(kernel='rbf')
grid_search = GridSearchCV(svm_clf, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("最优参数：", grid_search.best_params_)
print("最优准确率：", grid_search.best_score_)

同样地，您也可以尝试使用不同的核函数来训练SVM分类器，并观察其在测试集上的分类效果。具体实现方法可以参考以下代码示例：

svm_clf = SVC(kernel='linear')
svm_clf.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm_clf.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
print("SVM分类器(linear)的准确率：", svm_acc)

svm_clf = SVC(kernel='poly')
svm_clf.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm_clf.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
print("SVM分类器(poly)的准确率：", svm_acc)

svm_clf = SVC(kernel='sigmoid')
svm_clf.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm_clf.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
print("SVM分类器(sigmoid)的准确率：", svm_acc)

这些代码示例仅供参考，您可以根据需要进行修改和完善。如果您有其他问题或疑问，欢迎继续向我提问。