取D:\第二问 的前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据，利用支持向量机、逻辑回归、神经网络三种不同的模型依次做出预测，并计算其预测精度。将预测精度通过柱状图表示出来，其中横轴为模型名称（支持向量机、逻辑回归、神经网络），纵轴为其对应的预测精度。

为了完成这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. **数据加载**:
- 使用Python的pandas库读取D:\第二问 文件，选择前600条数据作为训练集，剩下的90条作为测试集。

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv(r"D:\第二问")
   train_data = data.iloc[:600]
   test_data = data.iloc[600:]

2. **数据预处理**:
- 确保数据适合机器学习模型，可能需要编码分类变量、缩放数值特征等。

3. **分割数据**:
- 将训练集分为特征（X）和标签（y）。假设目标变量在最后一列。

   X_train, y_train = train_data.drop('目标变量', axis=1), train_data['目标变量']
   X_test, y_test = test_data.drop('目标变量', axis=1), test_data['目标变量']

4. **模型训练**:
- 对于每种模型（SVM、逻辑回归、神经网络），分别实例化并训练。

   from sklearn import svm, linear_model, neural_network
   models = {
       'SVM': svm.SVC(),
       '逻辑回归': linear_model.LogisticRegression(),
       '神经网络': neural_network.Sequential()  # 这里只是一个简单示例，实际需要定义网络结构
   }
   
   for model_name, model in models.items():
       model.fit(X_train, y_train)

5. **预测及精度评估**:
- 对测试集进行预测，然后计算每个模型的预测精度（例如使用accuracy_score）。

   from sklearn.metrics import accuracy_score

   accuracies = {}
   for model_name, model in models.items():
       predictions = model.predict(X_test)
       accuracies[model_name] = accuracy_score(y_test, predictions)

6. **结果可视化**:
- 使用matplotlib或其他图表库创建柱状图，展示预测精度。

   import matplotlib.pyplot as plt

   plt.bar(models.keys(), accuracies.values())
   plt.xlabel('模型名称')
   plt.ylabel('预测精度')
   plt.title('不同模型预测精度比较')
   plt.show()