利用SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码

以下是一个简单的利用SVM向量机预测上市公司退市风险的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分离
X = data.drop(['退市'], axis=1)
y = data['退市']

# 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)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('预测精度为：', accuracy)

在这个代码示例中，我们使用了一个名为“data.csv”的数据集，其中包含了各种特征和一个二分类标签“退市”。我们首先将特征和标签分离出来，然后使用“train_test_split”函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个SVM分类器，并使用训练集拟合了模型。最后，我们使用测试集进行预测，并计算了精度。

请注意，这只是一个简单的代码示例，可能需要更多的数据清理和特征工程处理，以及模型优化和参数调整，以获得更好的预测结果。