用python写一段读取csv数据集，使用高斯核函数，将特征值归一化后训练SVM，并输出各特征维度对SVM的敏感度并排序

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括`pandas`用于读取csv文件，`numpy`用于处理数据，`sklearn`用于构建SVM模型和预处理数据。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以使用`pandas`库读取csv文件，并将特征值和标签分别存储在`X`和`y`中。

data = pd.read_csv('your_file.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

接下来，我们可以使用`StandardScaler`对特征值进行标准化处理。

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

然后，我们可以使用高斯核函数构建SVM模型。

clf = SVC(kernel='rbf')
clf.fit(X, y)

最后，我们可以使用`clf.coef_`来获取各特征维度对SVM的敏感度，并将其排序。

sensitivity = np.abs(clf.coef_)
sensitivity = np.mean(sensitivity, axis=0)
sensitivity = sensitivity.tolist()
sensitivity.sort(reverse=True)

最后，我们可以输出各特征维度对SVM的敏感度并排序。

for i, s in enumerate(sensitivity):
    print("Feature {}: {:.3f}".format(i+1, s))

希望这个代码片段对您有所帮助。