分别使用岭回归和逻辑回归对鸢尾花数据集进行分类，并使用十折交叉验证，将上述两个模型绘制成一张图，用python代码实现，并说出你的理解

好的，我明白了。以下是Python代码实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, RidgeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

lr = LogisticRegression(solver='liblinear', multi_class='auto')
rc = RidgeClassifier(alpha=1.0)

scores_lr = cross_val_score(lr, X, y, cv=10)
scores_rc = cross_val_score(rc, X, y, cv=10)

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot([scores_lr, scores_rc])
ax.set_xticklabels(['LogisticRegression', 'RidgeClassifier'])
ax.set_ylabel('Accuracy')
plt.show()

理解：

这段代码使用了逻辑回归和岭回归，对鸢尾花数据集进行分类，并使用了十折交叉验证。逻辑回归和岭回归的平均准确率分别用箱线图绘制出来。其中，x轴表示两种模型，y轴表示准确率。

逻辑回归和岭回归属于有监督学习中的分类问题，通过训练样本的特征/属性与标签/类别之间的关系来预测新样本的分类。逻辑回归是一种广义的线性回归模型，适用于二分类和多分类问题，而岭回归则是一种用于解决特征多重共线性问题的线性回归模型，适用于二分类和多分类问题。

十折交叉验证是将数据集分成10个子集，其中9个子集用来训练模型，1个子集用于验证模型。在每次交叉验证中，选择不同的验证子集，最后将得到10个模型的准确率，并计算平均值以得出模型的性能表现。

在这个例子中，通过对鸢尾花数据集使用逻辑回归和岭回归进行训练和交叉验证，我们可以绘制出两种模型的准确率箱线图，来比较它们的性能表现。