导入所需的库和模块。
使用imdb.load_data()加载IMDB电影评论数据集，并将其分为训练集和测试集。
使用sequence.pad_sequences()将文本序列填充为相同长度。
构建一个Sequential模型，并添加一个Embedding层、一个LSTM层和一个Dense层。
编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。
使用fit()方法训练模型，并指定训练数据、训练轮数、批量大小和验证数据。
使用训练好的模型对测试数据进行情感分类预测。
使用evaluate()方法计算模型在测试数据上的准确率，并打印出结果。
请注意，运行此代码需要确保已经安装了Keras库和相关依赖项。另外，由于IMDB数据集较大，可能需要一些时间来完成模型的训练。在实际应用中，你可以根据具体需求进行调整和优化，例如尝试不同的模型架构、调整超参数或使用更大的数据集等。
