试题 8: 己知鸢尾花数据集共有 150 条记录，分别做如下划分: 试题 6:求解方程组 序号训练集 测试集 data[:30] data:120] data[30:] data[120:] 使用 knn 算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行模型评价。

对于给定的鸢尾花数据集，我们需要将其划分为训练集和测试集。给定的数据集共有150个样本，我们将前30个样本作为训练集中的数据，接下来的90个样本作为测试集中的数据，最后30个样本作为训练集的补充。

使用knn算法进行模型训练和评价，我们需要定义k值，即我们需要找到几个最近邻居来进行分类。我们可以尝试不同的k值，并选择最优的k值来得到最优的模型。

对于每个划分，我们可以分别使用knn算法进行训练和测试，并计算出模型的交叉验证准确度和平均错误率。这些指标可用来评估模型的性能和精度。

需要注意的是，在处理数据和训练模型时，要注意数据的预处理和标准化，以及对数据的特征提取和选择，以获得最佳的结果。

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已知鸢尾花数据集共有 150条记录，分别做如下划分:使用 knn 算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行 data[120:] 模型评价。

好的，我了解你的要求。对于你的问题，我需要更多的信息来回答。你对每种划分使用了多少个邻居来进行 KNN 算法？并且你将数据集划分成了几个部分来进行训练和测试？请提供更详细的信息以便我更好地回答你的问题。

划分鸢尾花数据集，训练集：测试集为8:2

好的，对于划分鸢尾花数据集，您可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。该函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集，其中参数test_size=0.2表示将数据集划分为训练集和测试集的比例为8:2。具体实现代码如下：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集，训练集占比80%，测试集占比20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

其中X_train和y_train为训练集的特征值和目标值，X_test和y_test为测试集的特征值和目标值。