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Considere o código em Python abaixo que será executado em condições ideais.
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
I
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Acurácia do modelo: {accuracy * 100:.2f}%")Para que o programa divida o conjunto de dados em treino e teste na proporção de 80% treino e 20% teste, a lacuna I deve ser corretamente preenchida por: