给定一些肿瘤样本，现在希望能根据肿瘤数据对其进行判定是恶性的 (malignant) 还是良性的 (benign) 判断。 数据集有如下9个肿瘤属性，可以做成9个类别 数据集如下所示： ('1000025', 'b', 5, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1) ('1002945', 'b', 5, 4, 4, 5, 7, 10, 3, 2, 1) ('1015425', 'b', 3, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 1) ('1016277', 'b', 6, 8, 8, 1, 3, 4, 3, 7, 1) ('1017023', 'b', 4, 1, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 1) ('1017122', 'm', 8, 10, 10, 8, 7, 10, 9, 7, 1) ('1018099', 'b', 1, 1, 1, 1, 2, 10, 3, 1, 1) ('1018561', 'b', 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 1, 1) 通过研究这些属性，找到肿瘤预测模式，根据肿瘤属性来判定肿瘤性质？ 提示：设计分类器算法如下： – 从训练文件中创建训练集 – 创建分类器，使用训练集中确定每个属性的分类值 – 从测试文件中创建测试集 – 使用分类器，对测试集进行分类 – 计算这些判定的准确性。使用python的支持向量机解决问题

好的，这是一个二分类问题，可以使用支持向量机(SVM)算法进行解决。下面是解决问题的大致步骤：

1. 读取并处理数据集，将数据集分为训练集和测试集；
2. 使用训练集训练 SVM 分类器，确定每个属性的分类值；
3. 使用训练好的分类器对测试集进行分类；
4. 计算分类结果的准确性。

Python中有很多SVM的实现，比如scikit-learn库中的SVM。以下是使用scikit-learn库进行SVM分类的代码实现：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 读取数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=",")
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:500, 1:]
train_label = data[:500, 0]
test_data = data[500:, 1:]
test_label = data[500:, 0]

# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_data, train_label)

# 对测试集进行分类
predict_label = clf.predict(test_data)

# 计算分类结果的准确性
accuracy = np.mean(predict_label == test_label) * 100
print("Accuracy:", accuracy, "%")

其中，数据集是从文件"data.csv"中读取的，训练集和测试集的划分是按照前500个数据作为训练集，后面的数据作为测试集。这里使用了线性核函数，也可以使用其他核函数，比如径向基函数(RBF)。最后输出分类结果的准确性。