path = 'seeds.csv' df = pd.read_csv(path) X = df.iloc[:,:-1] y = df.iloc[:,-1] 将以上读取到的X,y用libsvm软件包构造SVM模型 然后将数据转X、y换为libsvm格式，然后使用libsvm训练模型并进行预测,最后给出评价指标； 最后需要比较sklearn 与libsvm 的使用方法的区别。 根据要求给出python代码

以下是根据要求给出的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from svmutil import *
from sklearn.datasets import dump_svmlight_file

# 读取数据
path = 'seeds.csv'
df = pd.read_csv(path)
X = df.iloc[:,:-1]
y = df.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)

# 使用sklearn构造SVM模型
svc_model = SVC(kernel='linear')
svc_model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算评价指标
y_pred = svc_model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

# 将数据转换为libsvm格式并保存到文件
dump_svmlight_file(X_train, y_train, 'train.txt')
dump_svmlight_file(X_test, y_test, 'test.txt')

# 使用libsvm训练模型并进行预测
train_y, train_x = svm_read_problem('train.txt')
test_y, test_x = svm_read_problem('test.txt')
model = svm_train(train_y, train_x, '-c 4')
p_label, p_acc, p_val = svm_predict(test_y, test_x, model)

# 输出评价指标
print('Accuracy:', p_acc[0])

上述代码首先使用sklearn构造SVM模型，对数据进行训练和预测，并计算评价指标。然后使用svmutil将数据转换为libsvm格式并保存到文件，然后使用libsvm训练模型并进行预测，并计算评价指标。最后比较了sklearn和libsvm两个软件包的使用方法，可以看到，使用libsvm需要将数据转换为特定的格式，并且使用命令行参数进行模型训练和预测，而使用sklearn则更加方便，可以直接使用Python代码进行操作。