1．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 训练前两个特征，并输出准确率； 1.3绘制最终分类图； 1.4代码关键部分需要加以注释。

在Python中，你可以使用scikit-learn库来处理这个问题，因为它的`datasets`模块包含了鸢尾花数据集。首先，你需要导入所需的库并加载数据：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征（萼片长度和宽度）
y = iris.target  # 目标变量

# 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)

# 将特征转换为多项式形式（这里我们创建一个3阶多项式）
poly_features = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly_features.fit_transform(X_train)

# 使用Logistic Regression模型（这里设置为L2正则化）
model = LogisticRegression(penalty='l2')
model.fit(X_poly, y_train)  # 训练模型

# 预测测试集并计算准确率
accuracy = model.score(X_poly, y_test)
print(f"前两个特征的准确率为: {accuracy * 100:.2f}%")

# 绘制最终分类图（这里假设plot_iris函数能从sklearn.datasets导入）
def plot_classification(model, X, y):
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    colors = ['red', 'green', 'blue']
    for i in range(3):  # 对于每一种类别
        indices = (y == i)
        plt.scatter(X[indices, 0], X[indices, 1], color=colors[i],
                    label=iris.target_names[i])
    plt.xlabel('Feature 1')
    plt.ylabel('Feature 2')
    plt.legend()
    plt.show()

plot_classification(model, X_poly, y_train)  # 绘制训练集分类图

# 关键部分代码注释:
# 1. 定义多项式特征是为了增加模型复杂度，以便更好地拟合非线性模式。
# 2. `fit_transform()`用于生成多项式特征并将它们应用到训练数据上。
# 3. `score()`用于评估模型在给定数据上的性能。
# 4. `plot_classification()`函数用于可视化训练数据的分类情况。