xgboost支持向量机python代码

XGBoost不是支持向量机（SVM），它是一种梯度提升算法。以下是XGBoost的Python代码示例：

import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = xgb.XGBClassifier(objective="binary:logistic", random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

这里使用了乳腺癌数据集，将数据集划分为训练集和测试集，定义了一个XGBoost分类器模型，并使用训练集训练模型。最后，使用测试集进行预测，并计算准确率。