请使用Python的scikit-learn库创建一个简单的KNN分类器，并使用它进行分类预测。
数据集：iris数据集
以下是使用Python的scikit-learn库创建KNN分类器并使用它进行分类预测的示例代码：

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

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

# 数据集拆分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用训练数据拟合KNN分类器模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)
```

这个示例代码假设您已经安装了Python 3和scikit-learn库，并且Iris数据集已经在您的计算机上。如果没有，您可以通过运行以下代码来安装scikit-learn库：

```python
!pip install scikit-learn
```

要加载Iris数据集，请确保以下代码的第一行未被注释：

```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
``` 

运行后，控制台将输出KNN分类器对测试数据的预测结果，你可以与实际的测试标签y_test进行比较以验算。