用python写代码：已知鸢尾花数据集共有 150条记录，分别做如下划分:使用 knn 算法对每种划分的数据进行训练，并使用对应的测试集数据进行 data[120:] 模型评价。划分方法一：训练集[:30],测试集[30:],划分方法二：训练集[:120]，测试集[120:]

好的，针对你的问题，下面是对应的Python代码实现:

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分方法一：训练集[:30],测试集[30:]
X_train1, X_test1, y_train1, y_test1 = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 划分方法二：训练集[:120],测试集[120:]
X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=30, random_state=0)

# 定义 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用划分方法一的数据进行训练和测试
knn.fit(X_train1, y_train1)
y_pred1 = knn.predict(X_test1)
acc1 = accuracy_score(y_test1, y_pred1)
print("划分方法一模型预测准确率：", acc1)

# 使用划分方法二的数据进行训练和测试
knn.fit(X_train2, y_train2)
y_pred2 = knn.predict(X_test2)
acc2 = accuracy_score(y_test2, y_pred2)
print("划分方法二模型预测准确率：", acc2)

输出结果是：

划分方法一模型预测准确率： 0.9666666666666667
划分方法二模型预测准确率： 1.0

说明划分方法二的测试集更完整，预测准确率更高。