<prompt> Tengeneza hati ya Python inayotumia maktaba ya kujifunza Scikit kutoa mafunzo kwa muundo wa mashine ya kujifunza kwenye seti ya data ya Iris. Hati inapaswa kugawanya data katika seti za mafunzo na majaribio, kutoa mafunzo kwa kielelezo, na kutathmini utendaji wake kwa kutumia vipimo vya usahihi na vya utata.  <response>: Kwanza, unahitaji kusakinisha maktaba ya kujifunza Scikit ikiwa bado hujafanya hivyo. Unaweza kufanya hivyo kwa kukimbia:bashibomba kufunga scikit-jifunzeHapa kuna hati ya Python inayofunza mfano wa mashine ya kujifunza kwenye hifadhidata ya Iris kwa kutumia maktaba ya kujifunza Scikit: chatu Ingiza maktaba muhimukutoka kwa seti za kuagiza za sklearnkutoka kwa sklearn.model_selection kuleta train_test_splitkutoka kwa sklearn.metrics leta accuracy_score, confusion_matrixkutoka kwa sklearn.majirani huleta KNeighborsClassifier Pakia hifadhidata ya irisiris datasets.load_iris Gawanya data katika seti za mafunzo na majaribio 70 kwa mafunzo na 30 kwa majaribioX_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitiris.data, iris.target, test_size0.3, random_state42 Unda darasa la majirani la k-karibu na majirani 3knn KNeighborsClassifiern_neighbors3 Funza kielelezo kwa kutumia seti ya mafunzoknn.fitX_treni, y_treni Fanya utabiri kwenye seti ya majaribioy_pred knn.predictX_test Kuhesabu usahihi wa mfanousahihi accuracy_scorey_test, y_predchapa Usahihi:, usahihi Kuhesabu matrix ya machafukokuchanganyikiwa_mat kuchanganyikiwa_matrixmtihani_wa_, y_predchapa Matrix ya Kuchanganyikiwa:n, confusion_matHati hii hutumia algoriti ya k-karibu zaidi ya majirani kama mfano, lakini unaweza kuibadilisha na kanuni nyingine yoyote ya uainishaji kutoka kwa Scikit-learn. Hati hugawanya seti ya data ya Iris katika seti za mafunzo na majaribio, hufunza kielelezo, hufanya ubashiri kwenye seti ya majaribio, na kukokotoa usahihi na vipimo vya utata vya matrix. 