使用逻辑回归对鸢尾花分类 数据集只截取了两类鸢尾花:鸢尾属植物和鸢尾-杂色 使用逻辑回归建立分类模型,对鸢尾花数据集进行分类 数据特征包括：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,英文可以写为:SepalLengthCm，SepalWidthCm，PetalLengthCm，PetalWidthCm 数据标签为鸢尾花的分类,英文可用班级表示

好的，以下是使用Python中的Scikit-learn库来建立逻辑回归模型对鸢尾花进行分类的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 只保留鸢尾属植物和鸢尾-杂色2类
data = data[data['Species'].isin(['Iris-versicolor', 'Iris-setosa'])]

# 设置特征和标签
X = data[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']]
y = data['Species'].replace({'Iris-versicolor': 0, 'Iris-setosa': 1})

# 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=0)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print('准确率为：', model.score(X_test, y_test))

在上述代码中，我们首先读取了鸢尾花数据集，然后只保留了鸢尾属植物和鸢尾-杂色两类花。接着，我们设置了特征和标签，其中特征包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，标签用0和1表示不同的花。

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用Scikit-learn中的LogisticRegression函数建立逻辑回归模型，并在训练集上进行训练。接着，在测试集上进行预测，并输出模型的准确率。

需要注意的是，这里的数据集只包含了两类花，因此模型的准确率可能并不是很高。如果想要更好的分类效果，可以使用更多的数据，或者对特征进行更加细致的处理。