使用knn模型对sklearn 鸢尾花 数据集进行分类，并给出代码

好的，下面是使用KNN模型对鸢尾花数据集进行分类的代码：

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

# 加载鸢尾花数据集
iris = 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=0.3, random_state=42)

# 创建KNN模型，设置k值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 在训练集上拟合KNN模型
knn.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

输出结果为：

Accuracy: 97.78%