python对csv文件中的数据27种特征进行支持向量机训练并获得模型精度

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类问题。Python 中的 sklearn 库提供了支持向量机模型的实现。要将 csv 文件中的数据读入 Python，可以使用 pandas 库。首先，使用 pandas.read_csv() 函数将 csv 文件中的数据读入 DataFrame。接着，使用 DataFrame.iloc[] 选择需要的列并将它们保存到一个新的 DataFrame 中。最后，将数据分为训练集和测试集，并通过 sklearn 的 SVM 模型拟合并预测。模型精度可以通过混淆矩阵和准确率、召回率等指标来评估。