使用sklearn的决策树算法完成鸢尾花的分类预测，并使用网格搜索（GridSearchCV）选择最优的决策树参数（如树的深度，节点的叶子树等）。

好的，这是一个机器学习问题，我可以帮您回答。下面是代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

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

# 定义决策树参数网格
param_grid = {
        'max_depth': [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'min_samples_leaf': [1, 2, 3, 4, 5],
}

# 定义决策树分类器
dtree = DecisionTreeClassifier()

# 定义网格搜索器
grid_search = GridSearchCV(dtree, param_grid, cv=5)

# 拟合数据
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数及最优得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

以上就是使用sklearn的决策树算法完成鸢尾花的分类预测，并使用网格搜索选择最优的决策树参数的代码示例。