以下是一个使用Python中Scikit-learn库实现支持向量机（SVM）的示例代码。该代码将使用SVM对Iris数据集进行分类。首先，我们需要导入必要的库和数据集： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #加载iris数据集iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target #将数据集拆分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)然后，我们可以创建一个SVC对象，并使用fit()方法来拟合训练数据： #创建SVM分类器svm = SVC(kernel='lin