对iris 数据进行L2正则化

对于Iris数据进行L2正则化，可以使用Scikit-learn中的L2正则化方法。具体步骤如下：

1. 导入数据并进行标准化处理。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

2. 使用L2正则化方法进行模型训练。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='saga')
clf.fit(X, y)

在LogisticRegression中，penalty参数设置为'l2'表示使用L2正则化。solver参数设置为'saga'表示使用随机平均梯度下降算法进行求解。

通过以上步骤，即可对Iris数据进行L2正则化。