svm鸢尾花测试集的分类结果可视化，可视化结果需要全面展示原始类别标签、分类结果生成代码

以下是svm鸢尾花测试集的分类结果可视化的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 创建SVM分类器
C = 1.0
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=C).fit(X, y)

# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02),
                     np.arange(y_min, y_max, 0.02))

# 预测类别
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])

# 将结果可视化
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Accent_r, alpha=0.5)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Accent_r)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.title('SVM classification of Iris dataset')
plt.show()

该代码会生成一个可视化结果，展示原始类别标签和分类结果。其中，原始类别标签用不同颜色的点表示，分类结果用不同颜色的背景表示。

需要注意的是，由于SVM只能处理二分类问题，上述代码在加载鸢尾花数据集时只使用了前两个特征，并且只对其中两种鸢尾花进行了分类。如果需要对所有三种鸢尾花进行分类，可以使用多分类SVM或者其他分类器。