python:从excel中读取数据，使用svm进行预测的代码

以下是使用Python中的pandas和scikit-learn库从Excel中读取数据，并使用SVM进行预测的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn import svm

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据分为特征和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')
prediction = clf.predict(new_data)

print(prediction)

在此示例中，我们首先使用pandas库从Excel文件中读取数据。我们使用`data.drop()`方法将数据分为特征和目标变量。然后，我们使用scikit-learn库中的`svm.SVC()`方法创建SVM模型，并使用`clf.fit()`方法将模型与训练数据拟合。最后，我们使用`clf.predict()`方法对新数据进行预测，并输出预测结果。