你可以写一段机器学习岭回归的代码嘛，要求如下，要使用matplotlib做可视化输出，并且有一个示例输入能让我直观的看到结果，在程序中要包含此次预测的准确率

当然可以！下面是一段使用岭回归进行机器学习的代码示例，它包含了使用matplotlib进行可视化输出和计算预测准确率的功能。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import r2_score

# 示例输入数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建并拟合岭回归模型
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha为正则化参数
model.fit(X, y)

# 预测
X_test = np.array([[6], [7], [8]])
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
y_true = np.array([12, 14, 16])
accuracy = r2_score(y_true, y_pred)

# 可视化输出
plt.scatter(X, y, color='blue', label='Actual')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Ridge Regression')
plt.legend()
plt.show()

print("预测准确率：", accuracy)

在这个示例中，我们使用了一个简单的输入数据集 `X` 和对应的标签 `y`。然后，我们创建了一个岭回归模型并拟合数据。接下来，我们使用模型进行预测，并根据真实标签计算了预测准确率。最后，我们使用matplotlib库将实际值和预测值可视化出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的应用中可能需要更多的数据和特征工程才能得到更准确的预测结果。