import sklearn.svm as svm modle=svm.SVC(C=1,kernel='rbf') modle.fit(x_train,y_train)讲一下

这段代码主要是构建了一个支持向量机（SVM）分类器模型，并且用该模型来对数据进行分类。具体步骤如下：

1. 导入SVM模型：使用sklearn库中的svm模块导入SVM分类器模型。

2. 构建模型：使用svm.SVC函数构建SVM分类器模型，并指定一些参数。

- C：惩罚参数，用于控制误分类样本对模型的影响程度。

- kernel：核函数，用于将低维数据映射到高维空间中，以便更好地进行分类。常用的核函数包括线性核函数（linear）、多项式核函数（poly）和径向基函数核（rbf）等。

3. 训练模型：使用fit函数对模型进行训练，传入训练数据集x_train和对应的标签y_train。

SVM分类器是一种二分类模型，它的基本思想是将样本数据映射到高维空间中，然后在该空间中寻找最优超平面，将不同类别的样本分开。SVM分类器的训练过程就是寻找最优超平面的过程，即找到一个能够最大化不同类别间间隔的超平面。

SVM分类器适用于线性可分和非线性可分的数据集，具有较好的泛化性能，但是对数据集的规模和噪声敏感，需要进行特征缩放和参数调优等预处理操作。