3.训练分类模型并预测居民收入在主成分分析的基础上，采用支持向量机（SVM）模型预测居民收入是否超过50K；对Test数据集进行验证。4.超参数调优

好的，以下是示例代码，用于训练SVM模型并使用网格搜索调优超参数：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report

# 假设您已经将训练数据存储在X_train和y_train中，将测试数据存储在X_test和y_test中

# 创建Pipeline对象，包括数据标准化和SVM模型
svm_pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('svm', SVC())
])

# 定义超参数的候选值
param_grid = {
    'svm__C': [1, 10, 100],
    'svm__kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 创建GridSearchCV对象，进行超参数调优
svm_grid = GridSearchCV(svm_pipeline, param_grid=param_grid, cv=5)

# 在训练数据上拟合模型
svm_grid.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数组合
print('Best hyperparameters:', svm_grid.best_params_)

# 预测测试数据集
y_pred = svm_grid.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

在上面的代码中，我们首先创建一个Pipeline对象，其中包括数据标准化和SVM模型。然后，我们定义了超参数的候选值，并创建了一个GridSearchCV对象，对超参数进行了调优。在拟合模型后，我们输出了最佳超参数组合，并使用测试数据集进行了预测，并输出了分类报告。您需要将X_train，y_train，X_test，y_test替换为您自己的数据。