import mathimport osimport sysimport pickleimport numpy as npfrom numpy import from sklearnsvm import SVCfrom sklearnmodel_selection import GridSearchCV fp=openfeature_datapklrbfeature_data=pickleload

上述代码是一个使用支持向量机（SVM）进行分类任务的示例代码。具体步骤如下：

1. 导入所需的包和库，包括math、os、sys、pickle、numpy和sklearn等。

2. 从文件中加载特征数据和标签数据。特征数据保存在名为"feature_data.pkl"的文件中，标签数据保存在名为"y.txt"的文件中。

3. 将标签数据转换为NumPy数组。

4. 进行随机初始化，对特征数据和标签数据进行随机洗牌。

5. 将数据分为训练集和测试集，其中训练集占总样本的70%，测试集占总样本的30%。

6. 使用线性核函数和正则化参数C为1的支持向量机进行训练。

7. 将训练得到的模型保存到名为"SVM_train_model.pkl"的文件中。

8. 使用训练得到的模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。

9. 输出预测准确率，保留一位小数。