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。