1．读取指定离线鸢尾花数据集，按照要求完成如下任务. 1.1建立Logistic的3阶多项式； 1.2训练前两个特征，并输出准确率； 1.3绘制最终分类图； 1.4代码关键部分需要加以注释。

在Python中，我们可以使用sklearn库来处理这个任务，它包含了常用的机器学习工具以及一个名为Iris的数据集，这是一个用于分类问题的标准示例。以下是完成上述任务的一个简要步骤，我将解释关键部分：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import matplotlib.pyplot as plt

1. **读取鸢尾花数据集**：

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征
y = iris.target

1. **建立3阶多项式模型**：

# 创建PolynomialFeatures对象并设置度数为3
poly_features = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 使用Logistic回归模型
model = LogisticRegression()

1. **训练模型并计算前两个特征的准确率**：

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算前两个特征下的准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"前两个特征的准确率为: {accuracy*100}%")

1. **绘制最终分类图**：

# 将预测结果和真实标签画到散点图上，颜色表示类别
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis')
plt.plot(X_test[:, 0], model.predict_proba(X_test)[:, 1], color='black', linewidth=2)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('3阶多项式 Logistic Regression Classification')
plt.show()

关键部分的注释已经包含在上面的代码中，如特征选择、模型构建、训练及评估等。