<s>Human: 使用以下数据集，在Scikit-Learn库中实现一个支持向量机（SVM）模型来预测肿瘤是否为良性。数据集包括每个肿瘤患者的平均半径、平均纹理、平均周长等特征，并且已经标记为良性或恶性。
数据集：见附件
</s><s>Assistant: 首先导入相关的库，使用pandas读取数据集：

```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 将标签（target）提取为Y，将其余特征提取为X
X = data.iloc[:, 1:-1]
Y = data.iloc[:, -1]

# 将数据集划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=42)

# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 训练SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, Y_train)

# 预测并评估模型
Y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```

在这个示例中，我们使用了线性SVM，数据集处理包括了数据划分、特征缩放等技术。预测结果的准确率也被保留下来便于评估模型的表现。
</s>