读取机器学习包中的人脸识别图像数据集，对数据集进行探索分析，同时以80％训练和20%测试，构建支持向量机分类模型，输出模型的准确率和测试数据集的预测准确率

在Python中，如果你想要使用机器学习包如scikit-learn处理人脸识别图像数据集并构建支持向量机（SVM）模型，可以按照以下步骤操作：

1. **加载数据集**:
首先，你需要安装必要的库，比如`numpy`, `PIL`用于图片处理，`matplotlib`用于可视化，以及`sklearn`包含SVM在内的机器学习模块。假设数据集存储为`.csv`格式，你可以使用`pandas`库读取它。

   import pandas as pd
   from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
   data = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=(64, 64))
   X = data.images
   y = data.target

2. **数据预处理**:
对于图像数据，通常需要将像素值归一化到0-1范围内，并分割成训练集和测试集。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. **特征提取**:
由于SVM可以直接接收像素作为输入，这里不需要额外的特征工程。如果原始数据不是灰度图，可能需要转换。

4. **构建SVM模型**:
使用`sklearn.svm`模块创建SVM分类器。

   from sklearn.svm import SVC
   svm_model = SVC(kernel='linear') # 或者使用其他核函数，如'rbf'
   svm_model.fit(X_train, y_train)

5. **评估模型**:
训练完成后，用测试集评估模型的性能。

   y_pred = svm_model.predict(X_test)
   accuracy = svm_model.score(X_test, y_test)
   print(f"模型训练准确率: {accuracy*100}%")
   print(f"测试数据集预测准确率: {accuracy*100}%")

6. **相关问题--**:
1. SVM有哪些常用的核函数？
2. 影响SVM性能的因素有哪些？
3. 如何优化SVM模型参数以提高准确率？