python写一段从特征集中选取最优特征子集的高斯核SVM

好的，下面是一段Python代码，用于从特征集中选取最优特征子集的高斯核SVM：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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=0.2, random_state=42)

# 创建一个Pipeline，用于特征选择和分类
svm_pipeline = Pipeline([
    ('anova', SelectKBest(f_classif, k=2)),
    ('svm', SVC(kernel='rbf'))
])

# 训练Pipeline
svm_pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_pipeline.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

在这段代码中，我们首先使用`datasets.load_iris()`加载了一个经典的鸢尾花数据集，然后将其分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个Pipeline，其中包含了特征选择和分类两个步骤。在特征选择步骤中，我们使用了`SelectKBest`方法，这个方法可以根据某个指标（在这里是f值）选择最优的k个特征。在分类步骤中，我们使用了高斯核SVM分类器。最后，我们使用测试集来评估模型的准确率。