# search for an optimal value of K for KNN
k_range = list(range(1, 31))
k_scores = []
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())
   print(k_scores)

# Output k_scores

[0.96, 0.9533333333333334, 0.9666666666666666, 0.9666666666666666, 0.9666666666666668, 0.9666666666666668, 0.9666666666666668, 0.9666666666666668, 0.9733333333333334, 0.9666666666666668, 0.9666666666666668, 0.9733333333333334, 0.9800000000000001, 0.9733333333333334, 0.9733333333333334, 0.9733333333333334, 0.9733333333333334, 0.9800000000000001, 0.9733333333333334, 0.9800000000000001, 0.9666666666666666, 0.9666666666666666, 0.9733333333333334, 0.96, 0.9666666666666666, 0.96, 0.9666666666666666, 0.9533333333333334, 0.9533333333333334, 0.9533333333333334]