给定一个网络，如何利用svm进行链路预测，写出Python代码

SVM(支持向量机) 是一种监督学习算法, 可以用来进行分类或回归分析。在网络链路预测中，SVM 算法可以用来预测网络中节点之间的连通关系。

要使用 SVM 进行链路预测，首先需要准备训练数据，通常包括已知连通关系的节点对和特征向量。然后，使用 sklearn 库中的 SVM 函数，训练出一个 SVM 模型。最后，使用训练好的模型对未知的节点对进行链路预测。

下面是一个使用 sklearn 库进行 SVM 链路预测的示例代码：

from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 准备训练数据
x_train = # 特征向量
y_train = # 标签（已知连通关系）

# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 测试模型
x_test = # 测试数据特征向量
y_test = # 测试数据标签
y_pred = clf.predict(x_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

# 对未知的节点对进行链路预测
x_new = # 未知节点对的特征向量
y_new = clf.predict(x_new)

这个示例代码的运行首先需要自己准备好训练数据，而测试数据