使用支持向量机svm对已知excel表格中数据进行分析，写出全部代码，无需简化

在Python中使用`sklearn`库进行支持向量机（SVM）分类，首先需要读取Excel表格数据，然后进行预处理、特征工程，最后构建并训练SVM模型。以下是一个完整的示例，假设我们已经安装了`pandas`、`numpy`和`sklearn`库：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 读取Excel数据
xls = pd.ExcelFile('your_excel_file.xlsx')  # 替换为实际文件路径
data = xls.parse(xls.sheet_names[0])  # 假设第一个sheet是数据表

# 2. 数据预处理
# 验证是否有缺失值
if data.isnull().values.any():
    print("处理缺失值...")
    data.fillna(data.mean(), inplace=True)  # 填充缺失值

# 定义特征和目标变量
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 把'目标列名'替换为目标变量
y = data['target_column']

# 3. 特征缩放 (如果数据不是正态分布)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 4. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 5. 创建并训练SVM模型
svm_model = svm.SVC(kernel='linear')  # 可尝试更换kernel类型如 'poly', 'rbf'
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 6. 模型评估
predictions = svm_model.predict(X_test)
print("Accuracy:", svm_model.score(X_test, y_test))

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