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库 sklearn
库下的工具：
datasets，model_selection，neighbors
K近邻代码思路：
有个数据集----对数据分割----调用KNN算法
iris = datasets.load_iris()
导入数据集
数据集权重：开源数据集，重要数据集之一
数据集特点：还有3个类别，所以可分类
数据集描述链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris/
x=iris.data
y=iris.target
print(x,y)
y表示类别：3个值。所以适合分类问题
iris有150个已知数据，所以 len ( x ) , len ( y ) 都是150
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split ( x , y , random_state = 2003 )
分割数据集
x 是已知数据，一共 150 个，分成训练集112个 和 测试集38个
y 同理
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
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调用k近邻算法，邻居为3
clf.fit(x_train,y_train)