取数据集前1000个样本，并将其划分为80%的训练集与20%的测试集（random_state设为42），用训练数据训练支持向量机（sklearn中的SVC）并对测试集进行预测，“cardio”列为标签，请将测试集的真实标签与预测结果写入“6.csv”文件中，其中第一列为真实标签，第二列为预测结果。另外，打印输出模型在测试集上的混淆矩阵结果。

好的，我明白了您的要求。以下是代码实现：

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

# 读取数据集，并取前1000个样本
data = pd.read_csv("your_dataset.csv")
data = data[:1000]

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("cardio", axis=1), data["cardio"], test_size=0.2, random_state=42)

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

# 在测试集上进行预测，并将真实标签与预测结果写入CSV文件
y_pred = model.predict(X_test)
result = pd.DataFrame({"true_label": y_test, "pred_label": y_pred})
result.to_csv("6.csv", index=False)

# 输出混淆矩阵结果
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(cm)

注意，这里的数据集文件路径需要您自己修改为实际的路径。另外，混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种常用方法，它展示了模型在各个类别上的分类结果。在这里，我们使用sklearn中的confusion_matrix函数计算混淆矩阵并输出。