使用load_iris的iris数据完成K折交叉验证代码练习 ·加载iris数据集，进行数据划分，数据标准化处理·进行模型训练 ·输出模型的预测结果和准确率

首先，你需要安装必要的库，如`sklearn`（它包含了`load_iris`函数以及交叉验证工具），以及用于数据标准化的`StandardScaler`。这里是一个简单的Python代码示例，演示如何使用`load_iris`数据集完成K折交叉验证：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd

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

# 数据预处理 - 划分特征和目标变量，并进行标准化
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建一个简单线性回归模型，这里假设我们用的是Logistic Regression（尽管iris数据通常用作分类）
model = LogisticRegression()

# K折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True)  # 分割数据为5个子集
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=kfold)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算测试集上的准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

# 输出结果
print("Cross-validation scores:", scores)
print("Mean accuracy:", scores.mean())
print("Predicted values for testing set:", y_pred)
print("Accuracy on testing set:", accuracy)