利用SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码，其中标签是数据最后一列，共17个分类特征

以下是一个使用SVM向量机进行上市公司退市风险预测的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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 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SVM模型
model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("模型准确率为：", accuracy)

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取数据，然后将特征和标签分别存储在变量X和y中。接下来，我们使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个SVM模型并对训练集进行训练。最后，我们使用模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

请注意，这个示例使用了线性核函数。如果需要，你可以使用其他类型的核函数，比如高斯核函数，来获得更好的预测性能。此外，你可能需要对特征进行归一化或标准化，以便它们具有相似的尺度和分布。