利用sklearn中的方法实现SVM算法,数据集 https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv

好的，你的问题是如何利用sklearn中的方法实现SVM算法，并且使用数据集 https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv。

下面是一个示例代码，展示如何使用sklearn库中的SVM模型进行分类：

from sklearn import svm
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('https://blog.caiyongji.com/assets/mouse_viral_study.csv')

# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 实例化SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X)

在这个示例中，我们首先使用pandas库加载了数据集，然后将数据集分为特征和标签。接下来，我们实例化了一个SVM模型，并使用fit方法进行训练。最后，我们使用predict方法进行预测，并将结果保存在y_pred变量中。

需要注意的是，这只是一个简单的示例。如果你想更深入地了解SVM算法的实现和调参技巧，可以参考sklearn的官方文档和其他相关资料。