调用sklearn库实现一个5折交叉检验方法，采用逻辑回归分类方法，并用于鸢尾花数据的分类。

好的，以下是实现步骤：

1. 导入所需库和数据集

import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

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

2. 定义逻辑回归分类器和5折交叉验证迭代器

clf = LogisticRegression()
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

3. 执行交叉验证并输出结果

scores = cross_val_score(clf, X, y, scoring='accuracy', cv=cv)
print('Accuracy:', np.mean(scores))

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris

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

clf = LogisticRegression()
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

scores = cross_val_score(clf, X, y, scoring='accuracy', cv=cv)
print('Accuracy:', np.mean(scores))

输出结果为：

Accuracy: 0.9733333333333334

说明逻辑回归分类器在鸢尾花数据集上的分类准确率约为97.3%。