照着iris分类案例搭工作流，流程是文件加载后先接数据抽样，再接KNN和决策树，最后才是预测和混淆矩阵。我不太理解为什么抽样要放在算法前面，如果先训练再抽样会有什么问题？
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抽样放在前面是为了把数据切出训练集和测试集，比如案例里用固定比例80%做训练、20%做测试，算法只在训练部分学、再拿测试部分评估；顺序反了模型会"偷看"测试数据，评估结果就不真实了。