根据数据文件seeds.csv 。使用libsvm 软件包构造SVM模型，并求F1的值,给出python代码

以下是使用Python和libsvm软件包构建SVM模型并计算F1值的代码：

import csv
import svmutil

# 读取数据文件
with open('seeds.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    data = [list(map(float, row)) for row in reader]

# 将数据分为特征和标签
y = [row[-1] for row in data]
X = [row[:-1] for row in data]

# 将数据转换为libsvm格式
prob = svmutil.svm_problem(y, X)

# 设置SVM参数
param = svmutil.svm_parameter('-t 0 -c 1 -b 1')

# 训练SVM模型
model = svmutil.svm_train(prob, param)

# 使用SVM模型预测标签
p_label, p_acc, p_val = svmutil.svm_predict(y, X, model, '-b 1')

# 计算F1值
tp = fp = tn = fn = 0
for i in range(len(y)):
    if y[i] == 1 and p_label[i] == 1:
        tp += 1
    elif y[i] == 1 and p_label[i] == -1:
        fn += 1
    elif y[i] == -1 and p_label[i] == 1:
        fp += 1
    else:
        tn += 1

precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

print('F1 score: {:.4f}'.format(f1))

在上面的代码中，我们首先使用 `csv` 模块读取数据文件 `seeds.csv`，然后将数据分为特征和标签，并将它们转换为libsvm格式。接下来，我们使用 `svmutil` 模块训练SVM模型，并使用该模型对训练数据进行预测。最后，我们计算F1值。