Pycharm中SVM的输入数据是特征向量和标签放一个文件吗

在 PyCharm 中使用 SVM 进行分类时，通常可以将特征向量和标签放在同一个文件中，也可以将它们分别放在不同的文件中。常见的文件格式有：

1. CSV 文件：可以使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取。CSV 文件通常以逗号分隔，每行代表一个样本，第一列到倒数第二列为特征向量，最后一列为标签。

2. TXT 文件：可以使用 Python 内置的 open 函数读取。TXT 文件通常以空格或制表符分隔，每行代表一个样本，第一列到倒数第二列为特征向量，最后一列为标签。

3. LIBSVM 格式文件：适用于大规模稀疏数据。LIBSVM 格式文件使用稀疏矩阵表示特征向量，每行以标签和特征值的形式表示一个样本，格式为“标签 1:特征值 2:特征值 …”。

无论特征向量和标签是否放在同一个文件中，都需要保证它们的顺序和数量一致。在读取文件后，可以使用 Scikit-learn 库中的 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，然后将处理好的特征向量和标签分别作为 SVM 模型的输入数据。