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

生成代码搭建并训练逻辑回归分类器处理鸢尾花分类问题。使用已训练的分类器对测试集中的鸢尾花数据进行分类并对分类结果进行多性能指标评估。 1.从sklearn.datasets中导入鸢尾花数据集iris，并使用iris.data和iris.target查看样本数据和对应的标签数据前10行的数据； 2.使用sklearn的train_test_split函数将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集(注意数据集分为数据和标签两部分)。

好的，以下是生成代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 查看样本数据和对应的标签数据前10行的数据
print(iris.data[:10])
print(iris.target[:10])

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算多性能指标评估
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')

# 输出多性能指标评估结果
print("Accuracy: {:.4f}, Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}, F1-score: {:.4f}".format(acc, precision, recall, f1))

执行以上代码，对鸢尾花数据进行逻辑回归分类器的训练和测试，并输出多性能指标评估结果。

# X：鸢尾花特征 y：鸢尾花标签 X=irisdata.data[irisdata.target!=0] y=irisdata.target[irisdata.target!=0] #分割数据集为训练集(0.7)和测试集(0.3) (1)

在上述代码片段中，您首先筛选出鸢尾花数据集中非零的目标值（也就是除了setosa以外的两种鸢尾花），因为之前已经设置了`X`为非setosa的特征数据，`y`为相应的标签：

X = iris_data.data[iris_data.target != 0] # 取除Setosa，只保留versicolor和virginica的数据作为特征
y = iris_data.target[iris_data.target != 0] # 同样取除Setosa对应的标签

然后，您将数据集进一步划分为训练集和测试集，通常是按照70%的数据用于训练（0.7的比例），剩下的30%用于测试（0.3的比例）。这一步使用`train_test_split`函数，但在这个上下文中代码未直接给出，通常会这么写：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 30%用于测试

这里假设`train_test_split`函数的使用方法是正确的，但实际操作需要确认提供的库版本是否支持该函数并提供完整语法。