实验目的： 学会使用分类算法对数据集进行分类，并对比不同分类算法的准确性。 数据集描述： 自选数据集，说明数据来源，对数据集进行简单描述，要求包含1000以上的样本量，不少于5个样本属性。 实验要求： 1. 使用K近邻算法和决策树算法对样本进行分类。 2. 按4:1的比例划分训练集和测试集。 3. 分别计算两种算法的准确率并对比得到更适用的决策算法。

很好，您的实验目的和要求很清晰明确。下面我给您提供一个示例数据集，并提供一些实验步骤供您参考。

1. 数据集描述：

数据集：鸢尾花数据集

数据来源：UCI机器学习数据仓库

数据集描述：该数据集包含150个样本，分为三类鸢尾花（Setosa、Versicolour、Virginica），每类50个样本，每个样本有四个属性（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

2. 实验步骤：

步骤1：导入数据集并进行数据预处理

首先，使用pandas库导入鸢尾花数据集，并将数据集分为训练集和测试集。

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
target = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0)

步骤2：使用K近邻算法进行分类

接下来，使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来实现K近邻算法，然后使用训练集进行模型训练，并使用测试集进行模型评估。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建K近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred_knn = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy_knn = knn.score(X_test, y_test)

步骤3：使用决策树算法进行分类

使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类来实现决策树算法，然后使用训练集进行模型训练，并使用测试集进行模型评估。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 创建决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
dtc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy_dtc = dtc.score(X_test, y_test)

步骤4：对比两种算法的准确率并得出更适用的决策算法

最后，比较两种算法的准确率并得出更适用的决策算法。

print("K近邻算法的准确率为：{:.2f}%".format(accuracy_knn*100))
print("决策树算法的准确率为：{:.2f}%".format(accuracy_dtc*100))

if accuracy_knn > accuracy_dtc:
    print("K近邻算法更适用于该数据集")
else:
    print("决策树算法更适用于该数据集")

以上就是一个简单的实验步骤供您参考。当然，您需要根据实际情况进行一些调整和优化，比如选择更适合的分类算法、选择合适的超参数等等。