请采用Bank Customer churn数据，利用RBF SVM进行机器学习训练得出模型准确率并写出Python代码

在使用银行客户流失（Churn Prediction）数据集进行分析时，我们可以利用RBF支持向量机（Radial Basis Function Support Vector Machine，简称RBF-SVM）作为分类算法之一。RBF-SVM通过构造一个最优决策边界来分割数据，特别适合处理非线性问题。

首先，我们需要加载必要的库，例如pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，scikit-learn用于SVM和其他机器学习工具：

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('bank_customer_churn.csv')  # 假设文件名是bank_customer_churn.csv

# 数据预处理（缺失值填充、编码等）
X = data.drop('Churn', axis=1)  # 假设目标变量是'Churn'
y = data['Churn']
X = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(X)  # 归一化特征

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

# 创建RBF SVM模型
rbf_svm = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma=0.1)  # 设置RBF核，C值和gamma值需调整优化

# 训练模型
rbf_svm.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = rbf_svm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"RBF SVM模型的准确率为: {accuracy * 100:.2f}%")

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