写一个复杂的用SVM算法实现鸢尾花识别的代码

以下是一个基于SVM算法实现鸢尾花识别的Python代码示例：

# 导入必要的库
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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

# 定义SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)

# 在训练集上训练SVM分类器
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算预测精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('预测精度为：{:.2f}'.format(accuracy))

在上述代码中，我们首先使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集。然后，我们使用`train_test_split()`函数将数据集分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个SVM分类器，并使用`fit()`函数在训练集上训练了该分类器。最后，我们使用`predict()`函数在测试集上进行预测，并使用`accuracy_score()`函数计算了预测精度。在上述代码中，我们使用了线性SVM分类器，并设置了正则化参数C为1。如果需要提高预测精度，可以尝试使用不同的SVM内核或调整正则化参数C的值。