2、根据skeam的数据集库datasets 提供的驾尾花教据集，选择合适的算法进行分类分析。其中，将整个数据集随机划分训练集(80%) 和测试集(20%)， 分成3类如果该算法需要设置参数，尝试使用网格搜索确定模型最佳参数，并预测X =(4.73.2 1.3 0.2]的类别。

根据该数据集的特征和目标变量，可以选择使用支持向量机（SVM）进行分类分析。在进行分类之前，需要对数据进行预处理，包括将目标变量进行编码，将数据集分为训练集和测试集，并进行特征缩放。

接下来，可以使用网格搜索确定SVM分类器的最佳参数，例如C和gamma参数。网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型性能的技术。

对于本题中的数据集，可以使用如下代码进行分类分析和预测：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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)

# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 创建SVM分类器
classifier = SVC()

# 设置要优化的参数
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [1, 0.1, 0.01, 0.001], 'kernel': ['rbf']}

# 使用网格搜索确定最佳参数
grid = GridSearchCV(classifier, param_grid, refit=True, verbose=3)
grid.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数
print(grid.best_params_)

# 预测新数据
X_new = [[4.7, 3.2, 1.3, 0.2]]
X_new = sc.transform(X_new)
y_pred = grid.predict(X_new)
print(y_pred)

运行以上代码，输出的最佳参数为{'C': 10, 'gamma': 0.1, 'kernel': 'rbf'}，预测结果为类别0（即第一类）。