用python支持向量机预测成功率

使用Python的支持向量机（SVM）来预测成功率可以通过以下步骤完成：

1. 收集数据集，包括成功率和其他相关特征。可以使用Pandas库来处理和管理数据。

2. 对数据集进行预处理，包括缺失值填充、标准化和特征选择等步骤。可以使用Scikit-learn库中的数据预处理工具来完成这些任务。

3. 将数据集分为训练集和测试集。可以使用Scikit-learn库中的train_test_split函数来完成这项任务。

4. 使用Scikit-learn库中的svm模型来训练数据集，并使用测试集来评估模型的性能。可以使用不同的核函数（如线性核、多项式核和径向基核等）来训练模型。

5. 使用Scikit-learn库中的metrics模块来计算模型的准确率、精度、召回率和F1得分等指标，以评估模型的性能。

下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用支持向量机预测成功率：

import pandas as pd
from sklearn import svm, preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data.fillna(0, inplace=True)
features = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(features)
features_scaled = scaler.transform(features)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    features_scaled, data['success'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练svm模型
model = svm.SVC(kernel='linear').fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)

请注意，此示例代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和调整超参数等工作。