请给我以三种分类的数据为分类模型的输入，选取十个变量作为输入变量，利用算法进行分类预测的代码

以下是一个使用三种分类的数据集（iris数据集）进行分类预测的代码，它选择了十个变量作为输入变量，并使用了支持向量机算法进行分类预测：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 获取特征和标签
X = iris.data[:, :10]
y = 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=0.3, random_state=42)

# 构建SVM分类器
svc = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svc.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print("Accuracy:", accuracy)

该代码使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如scikit-learn等）。你可以在该代码的基础上进行修改和扩展，以适应自己的需求。同时，请注意遵守该代码的开源协议。