评估一份机器学习模型在给定数据集上的性能表现。
测试数据集：包含1000个数据样本，每个样本由20个特征和1个正确的目标变量组成。
已经训练好的机器学习模型：支持向量机。
要评估机器学习模型的性能表现，可以使用测试数据集，计算模型的预测准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等指标。对于支持向量机模型，可以使用sklearn库中的相关函数进行计算。通常，我们还可以绘制ROC曲线和混淆矩阵来更直观地了解模型的性能表现。