请用python，写一个用svm分析的代码

当然，这里是一个简单的Python代码示例，使用Scikit-learn库中的支持向量机（SVM）进行二分类分析。我们假设你已经有了一个名为`data.csv`的数据集，它包含两个特征列（`feature1`, `feature2`）和目标列(`target`)，其中`target`列是二元的，用于标记类别。

首先，你需要安装所需的库（如果还没有的话）：

pip install pandas scikit-learn

然后，你可以按照以下步骤编写代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 准备数据
X = df[['feature1', 'feature2']]  # 特征
y = df['target']  # 目标变量

# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建SVM分类器
svm_classifier = SVC(kernel='linear')  # 可以尝试其他内核，如'rbf'

# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# 输出相关问题--