用python写一段读取csv文件作为输入，基于回归特征消去(RFE）方法的高斯核SVM分类模型，以分类正确率作为评价标准对特征集维度优化的代码

好的，以下是一段基于回归特征消去(RFE)方法的高斯核SVM分类模型的代码，该代码使用Python读取CSV文件作为输入，并以分类正确率作为评价标准对特征集维度进行优化：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.svm import SVC

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('input.csv')

# 根据需要的特征和标签设置X和y
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['label']

# 将数据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)

# 初始化高斯核SVM模型
svm = SVC(kernel='rbf')

# 初始化RFE模型
rfe = RFE(svm, 2)

# 训练RFE模型
rfe.fit(X_train, y_train)

# 输出RFE模型的结果
print("RFE model's selected features: ", X_train.columns[rfe.support_])

# 使用RFE选择的特征训练模型
svm.fit(X_train[X_train.columns[rfe.support_]], y_train)

# 输出模型在测试集上的表现
accuracy = svm.score(X_test[X_test.columns[rfe.support_]], y_test)
print("Model accuracy: ", accuracy)

这段代码与前面的代码非常相似，区别在于使用了SVC模型进行分类，并使用分类正确率作为评价标准。由于这是一个分类问题，我们使用SVC模型初始化分类器，并将分类正确率作为评价标准。最终的输出是模型在测试集上的表现，即分类正确率。