sklearn-svm代码

from sklearn import svm            # 导入sklearn包的相应模块
import pandas as pd

#------------------------------------加载students数据集-------------------------------------
file_path = r'student.xls'
stu_data = pd.read_excel(file_path, encoding='utf-8')
X = stu_data.iloc[:, 2:4].values
Y = stu_data.iloc[:, 1:2].values
#----------------------------------训练-------------------------
clf = svm.SVC()                    
clf.fit(X,Y)

#---------------------------------仿真预测--------------------------
print (clf.predict([[172,75]]))# 用训练好的分类器对（180,72）进行分类,男性身高体重
print (clf.predict([[162,56]]))# 用训练好的分类器对（160,50）进行分类,女性身高体重

# print (clf.support_vectors_)       # 查看支持向量
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# print (clf.support_)               # 查看支持向量类别
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# print (clf.n_support_)             # 查看每个类别支持向量个数

参考

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