import numpy as np

from sklearn import datasets

from sklearn.cross_validation import train_test_split

from sklearn.neighbors import  KNeighborsClassifier

iris = datasets.load_iris()

iris_X = iris.data

iris_Y = iris.target

# print(iris_X[:2,:])

# print(iris_Y)

##将上面的数据集分成测试集和训练集，其中测试集占30%

X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(iris_X,iris_Y,test_size=0.3)

##此时数据打乱了

#print(Y_train)

knn = KNeighborsClassifier()

##训练

knn.fit(X_train,Y_train)

##预测是哪种花

print(knn.predict(X_test))

##打印真实值

print(Y_test)

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