鸢尾花数据是一个用于机器学习的经典数据集，用DT算法进行分类，并将其分类效果，即AUC曲线做出来，将代码写出来

鸢尾花数据集(Iris dataset)通常用于监督学习的入门教程，特别是决策树(Decision Tree, DT)算法的演示。这个数据集包含三种类型的鸢尾花（Setosa、Versicolour 和 Virginica），每种都有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

要在Python中使用`scikit-learn`库来处理鸢尾花数据集，包括训练决策树模型并生成AUC（Area Under Curve）曲线，你可以参考以下步骤：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
import matplotlib.pyplot as plt

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

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

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算概率
y_scores = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 取第1列，假设目标变量是二分类问题

# 计算AUC分数
auc = roc_auc_score(y_test, y_scores)
print(f"AUC score: {auc}")

# 画出ROC曲线
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_scores)
plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC curve (area = {auc:.2f})")
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.title("Receiver Operating Characteristic (ROC)")
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

在这个例子中，我们首先加载数据，然后划分训练集和测试集，创建并训练决策树模型。接着，预测测试集的结果并得到二分类的概率，计算AUC值。最后，通过`roc_curve`函数绘制ROC曲线并展示结果。