利用sklearn实现分析资金流水是否涉及电信诈骗的代码？

以下是利用sklearn实现分析资金流水是否涉及电信诈骗的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 标准化特征
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 训练模型
lr = LogisticRegression(random_state=0)
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

说明：
1. 数据集应包含特征和标签两列，其中特征列为资金流水信息，标签列为是否涉及电信诈骗，用0表示未涉及，用1表示涉及。
2. 代码中使用了LogisticRegression算法进行分类，可以根据实际情况选择其他分类算法。
3. 代码中使用了StandardScaler对特征进行标准化，可以根据特征的取值范围选择其他标准化方法。