用sklearn进行k近邻交叉验证，选出最优k值并输出准确率，python代码

以下是使用sklearn进行k近邻交叉验证，选出最优k值并输出准确率的Python代码：

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义k值的范围
k_range = range(1, 31)

# 用列表记录每个k值对应的准确率
k_scores = []

# 循环每个k值，进行交叉验证
for k in k_range:
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy')
k_scores.append(scores.mean())

# 找到最优的k值
best_k = np.argmax(k_scores) + 1

# 输出最优的k值和对应的准确率
print("最优的k值为：", best_k)
print("对应的准确率为：", k_scores[best_k-1])
```

解释一下代码：

首先，我们加载了鸢尾花数据集，并将其分为特征矩阵X和目标向量y。

然后，我们定义了k值的范围，从1到30。

接下来，我们循环每个k值，使用KNeighborsClassifier创建一个k近邻分类器，并使用cross_val_score进行10折交叉验证，计算每个k值对应的平均准确率，并将其存储在k_scores列表中。

最后，我们使用numpy.argmax函数找到最优的k值，并输出最优的k值和对应的准确率。

注意，这里使用的是10折交叉验证，可以根据需要进行调整。另外，scoring参数可以设置为其他评估指标，如精确度、召回率等。