写一个针对黄芪样本测量结果的数据集进行等级分类的python长代码，需要对模型进行评估并且出精确度

在Python中，我们可以使用Scikit-Learn库来构建一个简单的机器学习模型，如支持向量机(SVM)或者随机森林(Random Forest)，对黄芪样本的测量数据进行等级分类。以下是一个示例代码片段，假设我们已经有了特征数据`X`和对应的标签`y`：

# 导入所需库
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 加载和预处理数据集
import pandas as pd

# 假设数据集已经加载到一个名为data的DataFrame中
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为实际文件路径
X = data.drop('grade', axis=1)  # 假设grade列是目标变量
y = data['grade']

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练 - 选择SVM作为例子
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

# 交叉验证得分
cv_scores = cross_val_score(clf, X_scaled, y, cv=5)
print("Cross-validation scores:", cv_scores, "Average score:", cv_scores.mean())

# 详细报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

注意：
1. 这只是一个基本框架，你需要根据实际数据集调整数据读取和处理部分。
2. SVM在这里用了线性内核，你可以尝试其他内核（如RBF等）看看效果如何。
3. `classification_report`可以提供详细的性能指标，包括每个类别别的精确度、召回率和F1分数。