表格中第4列之后为特征，第四列的图形结果，训练时依据特征确定图形结果，给出python代码

您提到的是监督学习中的分类任务，其中特征（通常是前几列数据）用于预测目标变量（比如第4列的图形结果）。这里以Python的scikit-learn库为例，假设我们正在处理一个二分类问题，可以使用像决策树、随机森林或支持向量机这样的算法：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics

# 假设df是您的DataFrame
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 读取CSV文件

# 将图形结果（第四列）作为目标变量，其他列作为特征
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征
y = data.iloc[:, -1]  # 目标变量（图形结果）

# 数据预处理（标准化）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 使用决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()  # 创建模型
clf.fit(X_train, y_train)  # 训练模型

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码首先加载数据，然后提取特征和目标变量，接着对特征进行标准化处理，因为许多机器学习算法对数值数据有要求。然后，它将数据划分为训练集和测试集，通过训练集训练决策树模型，最后在测试集上做预测并计算准确率。