调用scikit-learn中KNN分类相应的方法，实现对数据集的二分类。

以下是使用scikit-learn中KNN分类方法实现对数据集的二分类的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器，设置k值为5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 在训练集上训练KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果的准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

该代码首先使用`make_classification`函数生成一个二分类数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着创建一个KNN分类器，使用训练集对其进行训练。最后在测试集上进行预测，并输出预测结果的准确率。