完整的lssvm预测代码python

以下是完整的使用lssvm进行预测的Python代码示例：

from pylssvm import LS-SVM
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 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)

# 训练LS-SVM模型
model = LS-SVM(gamma=0.1, kernel='rbf')
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

注意，本示例使用了sklearn中的iris数据集进行演示，实际应用中需要根据具体情况进行调整。