鸢尾花分类

以下是一个通过Python编程语言实现“机器学习”小项目的详细教程案例，该项目使用经典的鸢尾花（Iris）数据集进行分类任务：
项目：鸢尾花分类
项目目标
通过机器学习模型，根据鸢尾花的花瓣和萼片的长度和宽度，预测其所属的种类。
实现步骤

1. 导入必要的库
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   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   from sklearn.datasets import load_iris
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   from sklearn.metrics import accuracy_score
2. 加载数据
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加载鸢尾花数据集

iris = load_iris()

将数据转化为 pandas DataFrame

X = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) # 特征数据
y = pd.Series(iris.target) # 标签数据

显示前五行数据

print(X.head())
3. 数据集划分
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划分训练集和