svm高斯核函数分析本地csv数据python代码

以下是使用 SVM 高斯核函数分类本地 CSV 数据的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取本地 CSV 数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']

# 将数据集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)

# 训练 SVM 模型
model = SVC(kernel='rbf')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`data.csv` 是本地存储的 CSV 数据文件，包含特征和标签。使用 Pandas 库的 `read_csv()` 方法读取数据，并将数据集分为特征和标签。

接着，使用 `train_test_split()` 方法将数据集分为训练集和测试集。

然后，使用 SVM 的 `SVC()` 方法创建模型，并使用高斯核函数（`kernel='rbf'`）训练模型。

最后，使用 `predict()` 方法对测试集进行预测，并使用 `accuracy_score()` 方法评估模型准确度。