用python对数据集iris进行分类

好的，对于iris数据集的分类，我们可以使用Python中的Scikit-learn库进行实现。下面是一个简单的示例代码，使用K-近邻算法对iris数据集进行分类：

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

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建一个K-近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

在上面的代码中，我们首先使用Scikit-learn库中的load_iris函数加载iris数据集，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个K-近邻分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并输出模型的准确率。