jupyter notebook给定某鸢尾花的样本数据，用KNN方法进行分类预测

Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析环境，它非常适合用于机器学习项目，包括使用K-最近邻（KNN）算法对鸢尾花数据进行分类预测。下面是基本步骤：

1. **导入库**：首先需要导入必要的Python库，如`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, 和 `sklearn`（scikit-learn库包含了KNN等众多机器学习模型）。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. **加载数据**：使用`load_iris()`函数从sklearn库获取鸢尾花数据集。

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

3. **数据预处理**：通常会将数据划分为特征（X）和目标变量（y）。这里我们假设已经完成了这个步骤。

4. **划分训练集和测试集**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

5. **创建并训练KNN分类器**：

   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 选择邻居数，例如这里是3
   knn.fit(X_train, y_train)

6. **做出预测**：

   predictions = knn.predict(X_test)

7. **评估模型性能**：

   accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
   print("Accuracy:", accuracy)

8. **可视化结果**（如果需要）可以使用`matplotlib`展示决策边界或其他可视化内容。