查看乳腺癌数据集的相关情况，采用KNN进行分类，并比较真实值与预测值的差异，并进行准确率的评分，将实现代码写入下面的方格。

查看乳腺癌数据集通常涉及到数据分析预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤。这里我们假设已经有一个名为`breast_cancer.csv`的数据集，它包含了一些用于诊断乳腺癌的特征，如形状、纹理、大小等。

首先，我们需要加载数据并导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 加载数据
data = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
labels = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, labels, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们会用KNN算法进行分类：

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

然后计算准确率：

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

最后，我们可以绘制混淆矩阵来看看实际值（True Positives, True Negatives, False Positives, False Negatives）和预测值之间的对比：

conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:\n", conf_mat)

如果想要进一步分析预测结果和真实值的差异，可以对混淆矩阵进行解读，比如查看哪些类别最容易被误判。

请注意，以上代码并未直接写在一个方格中，因为这是一个文本环境，但如果需要在Jupyter Notebook或其他支持代码块的环境中运行，上述代码应能正常工作。