某西瓜数据集有17个样本，每个样本的特征储存在xigua.txt中，x1是密度，x2是含糖率，y标签，其中：1好瓜，0坏瓜。 从数据集读取数据，随机将数据集分割成训练集和测试集，在x1-x2坐标系用散点图区分好瓜和坏瓜，任意选用一种分类模型，用训练集进行训练，然后对测试集预测，并计算预测准确率。 1. 完成数据集的读取 2. 导入库函数及数据，将数据集分割成训练集和测试集 3. 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜 4. 建立适当模型 5. 用训练集进行训练，然后对测试集预测 6. 计算预测准确率及输出

好的，我来回答你的问题。

首先，我明白你的要求了，我会为你提供代码实现，但在开始之前，我需要你确认一下你的数据集是否符合以下要求：

1. 数据集应该是一个二维数组，第一维是样本数，第二维是特征数+1，最后一列是标签。
2. 数据集应该是一个txt文件，每行代表一个样本，每个样本的特征值之间用逗号隔开，最后一列是标签。

确认一下后，我们就可以开始了。

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = np.loadtxt('xigua.txt', delimiter=',')

# 将数据集分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

# 用散点图可视化显示好瓜和坏瓜
plt.scatter(data[data[:, -1] == 1][:, 0], data[data[:, -1] == 1][:, 1], c='green', label='good')
plt.scatter(data[data[:, -1] == 0][:, 0], data[data[:, -1] == 0][:, 1], c='red', label='bad')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('sugar_ratio')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

# 建立适当模型
clf = LogisticRegression()

# 用训练集进行训练
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测准确率及输出
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这就是完整的代码实现了。请注意，这只是一种最简单的分类模型，你可以根据实际情况选择其他分类模型。