python代码实现knn算法，其中将数据集划分为十份，训练集占九份，测试集占一份，每完成一次都会从训练集里面选取一个未被选取过的和测试集交换作为新的测试集和训练集，直到训练集都被选取过一次。重复五十次得到一个准确率的平均值。最后输出运行时间以及准确率的均值

可以回答这个问题。以下是 Python 代码实现 kNN 算法，其中将数据集划分为十份，训练集占九份，测试集占一份，每完成一次都会从训练集里面选取一个未被选取过的和测试集交换作为新的测试集和训练集，重复五十次得到一个准确率的平均值，并输出运行时间以及准确率的均值：

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

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集划分为十份
n_splits = 10
split_size = len(X) // n_splits

# 初始化准确率列表
accuracies = []

# 重复五十次
for i in range(50):
    # 初始化训练集和测试集
    X_train = []
    y_train = []
    X_test = []
    y_test = []

    # 随机选取测试集
    test_index = random.randint(0, n_splits - 1)

    # 构建训练集和测试集
    for j in range(n_splits):
        start_index = j * split_size
        end_index = (j + 1) * split_size
        if j == test_index:
            X_test.extend(X[start_index:end_index])
            y_test.extend(y[start_index:end_index])
        else:
            X_train.extend(X[start_index:end_index])
            y_train.extend(y[start_index:end_index])

    # 创建 kNN 分类器
    knn = KNeighborsClassifier()

    # 训练模型
    start_time = time.time()
    knn.fit(X_train, y_train)
    end_time = time.time()

    # 测试模型
    accuracy = knn.score(X_test, y_test)

    # 将准确率添加到列表中
    accuracies.append(accuracy)

# 输出运行时间以及准确率的均值
print("运行时间：", (end_time - start_time) / 50)
print("准确率均值：", sum(accuracies) / len(accuracies))

希望这个代码可以帮助你！