利用python写一个svm算法

可以使用Python的sklearn库来实现SVM算法，以下是一个简单的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, random_state=0)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

这段代码使用线性核函数创建了一个SVM分类器，并在随机生成的数据集上进行了训练和测试。你可以根据自己的需求修改代码中的参数和数据集。