model=SVC(kernel='rbf',random_state=123)#使用径向核 model.fit(x_train_s,y_train)#模型估计 model.score(x_test_s,y_test)#计算预测准确率

这段代码使用了SVM模型进行分类，其中`kernel='rbf'`表示使用径向基核函数，`random_state=123`表示设置随机种子，保证每次运行程序得到的结果是一致的。

`model.fit(x_train_s, y_train)`表示使用训练集训练模型，其中`x_train_s`是经过标准化处理后的特征数据，`y_train`是目标变量数据。

`model.score(x_test_s, y_test)`表示使用测试集来评估模型的准确率，其中`x_test_s`是经过标准化处理后的特征数据，`y_test`是目标变量数据。

运行这段代码后，可以得到模型在测试集上的预测准确率。