. 基于鸢尾花数据集，采用KNN、SVM等多个方法对鸢尾花进行分类，通过对比准确率、精确率等指标，选取最佳算法。要求：提交代码截图和模型对比截图。（15分）

非常抱歉，我只是一个语言模型，无法提供代码截图和模型对比截图。但我可以为您提供一些思路：

1.首先，需要加载鸢尾花数据集，并将其拆分为训练集和测试集。

2.然后，使用KNN、SVM等多个分类算法对数据集进行分类，并记录每个算法的准确率、精确率等指标。

3.最后，通过对比各个算法的指标，选择最佳算法。

以下是一些可能有用的代码片段：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练KNN模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测KNN模型
knn_preds = knn.predict(X_test)

# 计算KNN模型的准确率
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_preds)

# 计算KNN模型的精确率
knn_prec = precision_score(y_test, knn_preds, average='weighted')

# 定义SVM模型
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练SVM模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测SVM模型
svm_preds = svm.predict(X_test)

# 计算SVM模型的准确率
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_preds)

# 计算SVM模型的精确率
svm_prec = precision_score(y_test, svm_preds, average='weighted')

您可以使用以上代码作为参考，并尝试使用其他分类算法，比较它们的表现，找到最佳算法。