写出鸢尾花的数据集的线性回归模型的训练和预测的代码

鸢尾花数据集通常用于分类问题而不是线性回归，因为它的目标变量不是连续的数值型。然而，如果你仍然想要演示一个简单的线性回归模型（假设数据已经适配为连续特征），这里是一个使用Python的sklearn库进行线性回归的例子：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载鸢尾花数据集，这里我们忽略类别信息并只保留数值特征
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 我们选择两个连续特征进行简化示例
y = iris.target

# 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=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 可能的进一步操作：
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