使用sklearn完成鸢尾花分类任务，写出程序，

好的，我可以为您提供使用sklearn完成鸢尾花分类任务的程序。具体实现如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 数据集切分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("模型预测准确率为: {:.4f}".format(acc))

在该程序中，我们使用了sklearn库中的LogisticRegression模型对鸢尾花数据集进行分类预测，并计算了模型的准确率。请注意，这只是一个简单的例子程序。如果您有任何疑问或者需要更详细的解释，请随时向我提出。