python训练基于回归特征消去的SVM分类模型，以分类正确率作为评价标准对特征集维度优化

好的，下面是Python训练基于回归特征消去的SVM分类模型代码，以分类正确率作为评价标准对特征集维度优化：

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

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 分离X和y
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 特征选择
estimator = SVC(kernel='linear')
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
selector.fit(X, y)
X_sel = selector.transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_sel, y, test_size=0.3)

# 训练SVM分类器
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类正确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("Classification accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

以上代码中，我们使用了sklearn库中的SVC类来训练SVM分类模型。特征选择使用了RFE方法，并且我们指定了要选择的特征数为5。我们使用了train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并计算了分类正确率作为评价标准。

希望这可以帮助到您！