写出进行此实验的代码

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来演示如何用KNN算法对Iris数据集进行性能评估。这里是一个简单的例子，包括数据加载、划分、模型训练和性能评估：

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载Iris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)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 你可以尝试不同的K值

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"KNN的准确率为: {accuracy * 100:.2f}%")

# 为了更全面地评估，还可以计算其他指标，例如：
# from sklearn.metrics import classification_report
# print(classification_report(y_test, y_pred))

这只是一个基础示例，实际操作时可能需要对数据预处理（如缺失值处理、标准化等）、参数调优，以及使用交叉验证等方法。