准备：鸢尾花数据集。 调用sklearn库，使用KNN分类方法完成鸢尾花数据的分类。

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，我们需要先导入鸢尾花数据集并将其拆分为训练集和测试集。然后，我们可以使用sklearn库中的KNeighborsClassifier方法来训练一个KNN模型，并用测试集评估其性能。下面是完整的代码：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器并训练模型
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集评估模型性能
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)

输出结果应该类似于：Accuracy: 1.0，这表示我们的KNN模型在鸢尾花数据集上取得了100%的准确率。