sklearn knn python代码

以下是使用sklearn库实现KNN算法的Python代码示例：

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

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

# 切分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)

# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合训练集数据
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = knn.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("预测结果：", y_pred)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。