python对csv文件中的数据进行支持向量机训练并获得模型精度

Python可以使用pandas库读取和处理csv文件中的数据，同时使用sklearn库中的支持向量机算法进行训练和预测。以下是一个简单的代码示例：

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

# 读取csv数据并进行预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 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)

# 建立SVM模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集，并计算精度
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('模型精度为：', accuracy)

注意，这只是一个简单的示例，实际上需要针对具体数据和问题进行调整和优化。