请为代码加入SVM分类器的相关代码

好的，以下是为代码加入SVM分类器的示例代码：

# 导入svm模型
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据
X, y = load_data()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练SVM分类器
svm_model = SVC(kernel='linear')
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

其中，`load_data()`函数用于加载数据，`train_test_split()`函数用于划分数据集，`SVC()`函数用于构建SVM分类器，`fit()`函数用于训练模型，`predict()`函数用于在测试集上进行预测，`accuracy_score()`函数用于评估模型的准确率。

当然，这只是一个示例，具体实现还需要根据具体的数据集和问题进行调整。