数据集：鸢尾花数据 （1）任选部分数据（注意选择时类比比例均衡，不要集中在一种类别）作为训练集，构建KNN分类器，利用交叉验证，比较随着k的不同，正确率的变化，选出最佳k值，画出不同k值下算法分类正确率的曲线。

好的，这是一个计算机科学相关的问题，我会尽力回答。针对您提出的鸢尾花数据集分类问题，使用部分数据来构建KNN分类器，可以利用交叉验证方法来比较不同k值下的正确率，并选出最佳的k值。最后可以画出不同k值下算法分类正确率的曲线，帮助我们更好地理解分类器表现。

需要注意的是，在数据选择时应该保持类别比例均衡，避免集中在某一类别上，以免影响结果的可靠性。

在本问题中，我可以为您提供代码实现和相关的学习资料，帮助您更好地掌握KNN算法在分类问题中的应用。

相关问题

将鸢尾花数据集使用逻辑回归模型划分为训练集和测试集，，4:1的比例

好的，我可以为您提供Python代码实现。首先需要导入相关的库和鸢尾花数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，可以使用 `train_test_split` 函数将数据集划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)

其中， `test_size=0.2` 表示测试集占总数据集的比例为 0.2，即 4:1 的比例； `random_state` 参数可以用于指定随机种子，保证每次运行代码得到的结果一致。

最后，您可以使用划分好的训练集和测试集进行逻辑回归模型的训练和预测。

划分鸢尾花数据集，训练集：测试集为8:2

好的，对于划分鸢尾花数据集，您可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现数据集的划分。该函数可以将数据集随机划分为训练集和测试集，其中参数test_size=0.2表示将数据集划分为训练集和测试集的比例为8:2。具体实现代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集，训练集占比80%，测试集占比20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

其中X_train和y_train为训练集的特征值和目标值，X_test和y_test为测试集的特征值和目标值。