使用python写一段训练LSSVM模型，并对特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度进行排序的代码

以下是一个训练LSSVM模型并对特征向量进行全局敏感度排序的示例代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 生成随机特征矩阵和标签
X = np.random.random((100, 10))
y = np.random.randint(0, 2, 100)

# 训练LSSVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm.fit(X, y)

# 计算特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度
accs = []
for i in range(X.shape[1]):
    X_perm = X.copy()
    np.random.shuffle(X_perm[:, i])
    y_pred = svm.predict(X_perm)
    acc = accuracy_score(y, y_pred)
    accs.append(acc)

# 对全局敏感度进行排序
sensitivity_order = np.argsort(accs)[::-1]

解释一下这段代码的过程：

首先，我们生成了一个随机的特征矩阵X和标签y。

然后，我们使用sklearn库中的SVC类来训练一个线性核的SVM模型。

接下来，我们循环遍历每一个特征向量，对于每一个特征向量，我们将其打乱顺序，重新生成一个特征矩阵X_perm，然后使用训练好的SVM模型进行预测，并计算预测结果与真实标签的准确率。将准确率保存到一个accs列表中。

最后，我们使用numpy中的argsort函数将accs列表中的元素进行排序，并返回排序后的索引列表sensitivity_order。sensitivity_order中的元素表示特征向量对于SVM的准确率的全局敏感度排序，排在最前面的特征向量对于SVM的准确率最为敏感。