如何使用python对鸢尾花数据集进行分类

可以使用scikit-learn库中的分类算法进行鸢尾花数据集的分类，代码示例如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

其中，首先使用`load_iris()`函数加载数据集，然后使用`train_test_split()`函数划分训练集和测试集。接着，定义一个K近邻分类器，并使用`fit()`函数拟合训练集数据。最后，使用`score()`函数计算模型在测试集上的准确率。