代码练习–使用load_ iris的iris数据完成K折交叉验证代码练 习 •加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理 ·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率

在Python中，你可以使用sklearn库来完成这个任务。这里是一个基本的步骤指南：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas numpy scikit-learn seaborn matplotlib

然后，导入所需的模块并加载`iris`数据集：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
target = iris.target

接下来，对数据进行预处理，包括划分特征（X）和目标变量（y），以及数据标准化：

X = df.drop('species', axis=1) # 假设'species'是你想要预测的目标列
y = target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

现在我们可以选择一个模型，比如逻辑回归来进行训练，并使用k折交叉验证计算准确率：

model = LogisticRegression()
# k折交叉验证
cv_scores = cross_val_score(model, X_train_scaled, y_train, cv=5)

# 训练模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# 输出准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"平均交叉验证得分：{cv_scores.mean():.2f}")
print(f"模型预测准确率：{accuracy:.2f}")

以上代码完成了数据的划分、标准化、模型训练和交叉验证评估。请注意，实际应用中你可能需要根据问题调整模型选择、参数优化等步骤。