利⽤KNN算法构建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣⼤⼩，区分鸢尾花的品种。# 构造训练数据和测试数据 # 构造KNN模型 # 训练模型 # 评估模型 # 做出预测 X_new = np.array([[1.1,5.9,1.4,2.2]]) #给出X_new预测结果，每行代码有解释

好的，针对您的问题，我来逐步回答：

1. 构造训练数据和测试数据

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

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

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

# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

其中，`X`是特征数据，`y`是目标数据。我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`test_size=0.3`表示测试集占总数据集的30%。

2. 构造KNN模型

我们使用`KNeighborsClassifier`类构造KNN模型，代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  

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

其中，`n_neighbors`表示KNN算法中的K值，即选择最近的K个样本进行分类。

3. 训练模型

我们使用`fit`函数对KNN模型进行训练，代码如下：

# 训练KNN模型  
knn.fit(X_train, y_train)  

其中，`X_train`和`y_train`是训练集的特征数据和目标数据。

4. 评估模型

我们使用`score`函数对KNN模型进行评估，代码如下：

# 评估KNN模型  
score = knn.score(X_test, y_test)  
print('KNN模型的准确率为：%.2f%%' % (score * 100))

其中，`X_test`和`y_test`是测试集的特征数据和目标数据。输出结果为KNN模型的准确率。

5. 做出预测

我们使用`predict`函数对新数据进行预测，代码如下：

import numpy as np  

# 做出预测  
X_new = np.array([[1.1,5.9,1.4,2.2]])  
y_pred = knn.predict(X_new)  
print('新数据的预测结果为：%s' % iris.target_names[y_pred])

其中，`X_new`是新的特征数据，`y_pred`是预测结果。输出结果为预测出的鸢尾花品种。