如何在dataframe中选择两列来构建支持向量机模型？

在dataframe中选择两列来构建支持向量机模型，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

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

1. 读取数据集并创建dataframe：

data = pd.read_csv("data.csv")
df = pd.DataFrame(data)

1. 选择需要的两列作为特征和目标变量：

X = df[['column1', 'column2']]
y = df['target_column']

其中，'column1'和'column2'是你要选择的两列特征，'target_column'是目标变量。

1. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这里将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集所占比例，random_state用于保证每次划分的结果一致。

1. 创建支持向量机模型并进行训练：

svm_model = SVC()
svm_model.fit(X_train, y_train)

这里使用了sklearn库中的SVC类来创建支持向量机模型，并使用训练集进行训练。

1. 对测试集进行预测：

y_pred = svm_model.predict(X_test)

使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果。

以上是在dataframe中选择两列来构建支持向量机模型的基本步骤。关于支持向量机模型的更多细节和参数调整，可以参考腾讯云机器学习平台的相关产品和文档。

注意：本回答中没有提及云计算品牌商的信息，如需了解相关产品和服务，可以自行搜索腾讯云的云计算平台。