生成鸢尾花数据集10折交叉验证法的代码

以下是使用Python中sklearn库的KFold函数实现的鸢尾花数据集10折交叉验证法的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将特征和标签分别存储在X和y中
X = iris.data
y = iris.target

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 定义10折交叉验证法
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)

# 定义变量存储平均准确率
accuracy = 0

# 使用10折交叉验证法进行模型训练和预测
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 将数据集分为训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测测试集的结果
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算准确率
    accuracy += model.score(X_test, y_test)

# 输出平均准确率
print("平均准确率：", accuracy/10)

注：以上代码仅作演示用途，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。