生成代码SVM 分类模型 搭建并创建支持向量机模型实现玻璃等级划分问题.４）PCA 降维 n_components=0.999 （５）建立 SVM 分类模型，并输出预测结果 （６）打印出分类报告，评价分类模型性能 （７）使用 metrics 参数评估分类模型 （８）绘制 ROC 曲线评价分类模型

以下是使用Python中的sklearn库来实现SVM分类模型的代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc

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

# 划分自变量和因变量
X = data.iloc[:,:-1]
y = data.iloc[:,-1]

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

# PCA降维
pca = PCA(n_components=0.999)
X = pca.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=0.3, random_state=0)

# 建立SVM分类模型
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0, probability=True, random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 评估分类模型性能
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在上述代码中，我们首先读取了一个玻璃等级划分的数据集，然后将自变量和因变量分离。接着，我们对自变量进行标准化处理，然后使用PCA进行降维。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用sklearn库中的SVC函数来构建SVM分类器。最后，我们使用classification_report函数打印出分类报告评估模型的性能，并使用roc_curve和auc函数来绘制ROC曲线评价分类模型。