请充当一位Python程序员，请帮我编写一段利用LSTM方法进行财务风险预警分析的代码，需要用到K折为10进行交叉验证输出平均预测的准确率。原始数据中有13个因子，包含原始38个变量的信息，需要拟合的是dataX_train,dataY_train

好的，我可以充当一位Python程序员来帮您编写这段代码。以下是一个示例代码，实现了利用LSTM方法进行财务风险预警分析，并使用10折交叉验证计算平均预测准确率：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.model_selection import KFold

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(13, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 定义K折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True)

# 加载数据
dataX_train = np.load('dataX_train.npy')
dataY_train = np.load('dataY_train.npy')

# 将数据重塑为所需的形状
dataX_train = np.reshape(dataX_train, (dataX_train.shape[0], dataX_train.shape[1], 1))

# 对数据进行交叉验证
scores = []
for train, test in kfold.split(dataX_train):
    # 训练模型
    model.fit(dataX_train[train], dataY_train[train], epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
    # 评估模型
    score = model.evaluate(dataX_train[test], dataY_train[test], verbose=0)
    scores.append(score[1])

# 输出平均预测准确率
print('平均预测准确率： %.2f%%' % (np.mean(scores)*100))

请注意，此示例代码可能需要根据您的实际数据情况进行修改和调整。特别是，您可能需要调整模型的参数，以确保其最佳性能。