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验证所有训练集，并输出准确率； 1.3绘制最终分类图；

首先，你需要确保已经安装了必要的数据分析库，如pandas、numpy和matplotlib，以及用于机器学习的scikit-learn库。Python的sklearn库包含了Iris数据集，这是一份经典的多分类问题数据。

1. **加载数据集**：

import pandas as pd
from sklearn import datasets

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

这里我们加载了数据并将其分为特征（X）和目标变量（y）。

2. **构建3阶多项式模型**：

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建PolynomialFeatures对象，设定最高次数为3
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 初始化Logistic回归模型
model = LogisticRegression()

3. **拟合模型并验证训练集**：

model.fit(X_poly, y)
y_pred = model.predict(X_poly)

# 计算准确率
accuracy = model.score(X_poly, y)
print("训练集准确率:", accuracy * 100, "%")

4. **绘制分类图**：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将预测结果与真实标签绘制成散点图
plt.scatter(X[:, 2], X[:, 3], c=y_pred, cmap='viridis')
plt.xlabel('sepal width (cm)')
plt.ylabel('petal length (cm)')
plt.title('Iris分类图 (3阶多项式Logistic Regression)')
plt.legend(iris.target_names, title="Classes")
plt.show()

这部分展示了如何对鸢尾花数据集应用3阶多项式Logistic回归，并可视化分类结果。