“第三部分/task3data.csv”为本题的数据文件，共 569 行、31 列。每一行代表一条 样本数据，前 30 列为特征，第 31 列为类别标签（二分类任务）。现要求利用 Python 编写代 码实现如下功能： （1） 准确加载数据集； （2） 使用最大值最小值归一化方法将 30 维特征进行归一化（0-1）； （3） 对数据集切分，将前 500 行作为训练集，后 69 行作为测试集； （4） 使用 sklearn 库中 SVM 模型在训练集上进行训练； （5） 使用（4）训练得到的模型在测试集上进行测试，输出测试集分类准确率。

好的，我会依次回答你的问题。

（1）读取数据集：

读取csv文件可以使用pandas库中的read_csv方法，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('第三部分/task3data.csv')

（2）最大值最小值归一化：

使用sklearn库中的MinMaxScaler类进行最大值最小值归一化，代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
data.iloc[:, :-1] = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :-1])

其中，data.iloc[:, :-1]表示选取除最后一列以外的所有列进行归一化，fit_transform方法可以进行归一化，并将结果重新赋值给data.iloc[:, :-1]。

（3）数据集切分：

使用pandas库的iloc方法进行数据集切分，代码如下：

train_data = data.iloc[:500, :]
test_data = data.iloc[500:, :]

其中，train_data为前500行数据，test_data为后69行数据。

（4）SVM模型训练：

使用sklearn库中的SVM模型进行训练，代码如下：

from sklearn.svm import SVC

X_train = train_data.iloc[:, :-1]
y_train = train_data.iloc[:, -1]

svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)

其中，X_train为训练集的特征数据，y_train为训练集的标签数据，svm.fit方法可以进行模型训练。

（5）模型测试：

使用训练好的模型在测试集上进行测试，并输出准确率，代码如下：

X_test = test_data.iloc[:, :-1]
y_test = test_data.iloc[:, -1]

acc = svm.score(X_test, y_test)
print('测试集准确率为：', acc)

其中，X_test为测试集的特征数据，y_test为测试集的标签数据，svm.score方法可以输出模型在测试集上的准确率。