实现近邻分类器。
1.加载数据集
port load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
2.划分训练集和测试集
接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们将使用75%的数据作为训练集，25%的数据作为测试集。
odelport_test_splitdom_state=42)
3.训练模型
现在，我们可以使用KNeighborsClassifier类来训练近邻分类器。我们将使用k=3作为参数。
eighborsport KNeighborsClassifierneighbors=3)n)
现在，我们可以使用训练好的模型来预测测试集中的数据。
n.predict(X_test)
5.评估模型
，我们可以使用准确率来评估模型的性能。我们得到了97%的准确率。
etricsport accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)tat(accuracy 100))
库，我们可以轻松地实现近邻分类器，并对其性能进行评估。
