KNN算法---鸢尾花数据集分类

1、获取数据（sklearn库自带数据集）

获取鸢尾花数据集，进行简单了解
2、数据集划分

划分训练集与测试集

3、特征工程（标准化）

特征值无量纲化处理

4、KNN算法预估器流程

加入网格搜索与交叉验证，提高模型准确性

5、模型评估

最终使用KNN算法，进行相应调参后，最佳参数K值为7，模型预测准确率为94.7%
如后续有时间，使用决策树分类，对比哪个算法分类效果好点