用python语言1)使用支持向量机算法判断学员的Python水平(使用课本数据)。 2)Iris也称鸢尾花卉数据集（使用sklearn自带的数据集），它共有4个属性列和一个品种类别列：sepal length（萼片长度）、sepal width（萼片宽度）、petal length（花瓣长度）、petal width （花瓣宽度），单位都是厘米。3个品种类别（Setosa(山鸢尾)，Versicolour(杂色鸢尾)，Virginica(维吉尼亚鸢尾)），样本数量150个，每类50个。分别朴素贝叶斯算法、决策树算法、随机森林算法、KNN算法和支持向量机对大量的鸢尾花数据进行分类训练，并比较这几种算法的评估性能，最后识别新的鸢尾花是什么类型。（要求训练集70%，测试集30%）

好的，我可以回答你的问题并提供相应的代码。

首先是使用支持向量机算法判断学员的Python水平。 为了实现这个目标，我们需要一个数据集，这里我们可以使用课本数据集。然后，我们需要对数据集进行预处理，将数据分成训练集和测试集。最后，我们使用支持向量机算法对数据进行分类，并计算模型的准确性。

以下是代码示例：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据分成特征和标签
X = data.drop('level', axis=1)
y = data['level']

# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建支持向量机模型
model = svm.SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)

# 输出准确性
print("Accuracy:", accuracy)

接下来是使用不同的算法对鸢尾花数据集进行分类。我们使用朴素贝叶斯算法、决策树算法、随机森林算法、KNN算法和支持向量机算法对数据进行分类，并比较这几种算法的评估性能。

以下是代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import svm

# 读取数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建不同的分类器
knn = KNeighborsClassifier()
nb = GaussianNB()
dt = DecisionTreeClassifier()
rf = RandomForestClassifier()
svm = svm.SVC()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
nb.fit(X_train, y_train)
dt.fit(X_train, y_train)
rf.fit(X_train, y_train)
svm.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
print("KNN Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))
print("Naive Bayes Accuracy:", nb.score(X_test, y_test))
print("Decision Tree Accuracy:", dt.score(X_test, y_test))
print("Random Forest Accuracy:", rf.score(X_test, y_test))
print("SVM Accuracy:", svm.score(X_test, y_test))

最后，我们可以使用训练好的模型来识别新的鸢尾花是什么类型。以下是代码示例：

# 创建支持向量机模型
model = svm.SVC()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新的鸢尾花的类型
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
prediction = model.predict(new_data)

# 输出预测结果
print("Prediction:", prediction)

希望这些代码示例能够帮助你更好地理解如何使用支持向量机算法和其他算法进行分类。