python写对数据集进行交叉验证高斯核SVM，并输出交叉验证的识别正确率均值的代码

好的，以下是使用Python对数据集进行交叉验证高斯核SVM，并输出交叉验证的识别正确率均值的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, StratifiedKFold
from sklearn.svm import SVC

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X = 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, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义高斯核SVM分类器
svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 定义交叉验证策略
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 执行交叉验证
scores = cross_val_score(svm, X_train, y_train, cv=cv)

# 计算平均交叉验证分数
mean_score = np.mean(scores)

print('交叉验证的识别正确率均值：%.2f%%' % (mean_score * 100))

上述代码中，我们首先使用pandas库中的read_csv()函数加载数据集，然后使用sklearn库中的MinMaxScaler()函数对数据集进行特征缩放，接着使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。然后我们使用SVC()函数定义高斯核SVM分类器，并指定所需的参数。接下来，我们使用StratifiedKFold()函数定义交叉验证策略，并使用cross_val_score()函数执行交叉验证。最后，我们使用numpy库中的mean()函数计算平均交叉验证分数，并将结果输出到控制台。

希望这可以帮助到您！