改用线性回归算法 并实现3d的可视化视图

好的，我可以为您提供鸢尾花数据集线性回归算法的代码实现，并展示3D的可视化视图。需要注意的是，线性回归算法主要用于解决回归问题，而鸢尾花数据集是一个分类问题，所以我们需要使用逻辑回归算法来解决鸢尾花数据集的分类问题。

以下是一个简单的Python实现示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 对数据集进行PCA降维
pca = PCA(n_components=3)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# 可视化降维结果
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X_pca[:,0], X_pca[:,1], X_pca[:,2], c=y)
ax.set_xlabel('PCA1')
ax.set_ylabel('PCA2')
ax.set_zlabel('PCA3')
plt.show()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用逻辑回归算法进行分类
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在以上代码中，我们使用`PCA()`函数将4个特征降维为3个特征，并使用`mpl_toolkits.mplot3d`库中的`Axes3D`函数创建一个3D坐标系，使用`scatter()`函数进行可视化，其中`c=y`表示按照标签进行颜色分类。接着，我们使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集，使用`LogisticRegression()`函数进行逻辑回归算法的建模和训练，使用`predict()`函数在测试集上进行预测，并使用`accuracy_score()`函数计算预测准确率。

需要注意的是，3D可视化只适用于低维降维结果，因为高维数据无法在三维空间中进行展示。如果您需要更高维度的可视化结果，可以考虑使用其他可视化方式，比如热力图、等高线图等。