请用Python写出基于CART决策树的鸢尾花数据分类，并用深度控制，使每一棵树可视化

好的，我可以回答这个问题。以下是Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz

iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]  # 只使用花瓣长度和花瓣宽度两个特征
y = iris.target

# 使用 CART 决策树训练模型
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
tree_clf.fit(X, y)

# 生成可视化的决策树图像
export_graphviz(
        tree_clf,
        out_file="iris_tree.dot",
        feature_names=iris.feature_names[2:],
        class_names=iris.target_names,
        rounded=True,
        filled=True
    )

这段代码使用 `sklearn` 库中的 `DecisionTreeClassifier` 类初始化了一个 CART 决策树模型，然后使用 `fit` 方法拟合了鸢尾花数据集，并使用 `export_graphviz` 方法将生成的决策树可视化输出到 `iris_tree.dot` 文件中。在可视化中，可以看到每个节点的判断条件、样本数目和分类情况等信息。