．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sklearn库来处理这个任务。这里是一个基本的例子，假设你有一个名为"Iris.csv"的离线鸢尾花数据集，我们首先加载数据，然后进行预处理、特征工程和模型训练：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 加载数据
iris = load_iris()  # 使用load_iris函数加载鸢尾花数据集
X = iris.data  # 特征
y = iris.target  # 类别标签

# 由于我们要建立的是3阶多项式模型，所以我们先创建新的特征，这里是多项式的组合
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(X)

# 1.1 建立Logistic回归的3阶多项式模型
model = LogisticRegression(solver='lbfgs')  # 'lbfgs'通常对高维数据效果好
model.fit(X_poly, y)  # 训练模型

# 1.2 选择前两个特征（假设原数据集的第一个和第二个特征），进行训练并计算准确率
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly[:, :2], y, test_size=0.2, random_state=42)
train_accuracy = model.score(X_train[:, :2], y_train)
print(f"训练前两个特征的准确率为: {train_accuracy}")

# 1.3 绘制最终分类图（对于可视化多元决策边界较为复杂，可以考虑用scatterplot展示）
xlim, ylim = (X.min(axis=0)[0] - 1, X.max(axis=0)[0] + 1), (X.min(axis=0)[1] - 1, X.max(axis=0)[1] + 1)
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], num=500),
                     np.linspace(ylim[0], ylim[1], num=500))
Z = model.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))

# Reshape the output so it matches the grid shape
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.figure()
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', s=20)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Logistic Regression Decision Boundaries')
plt.show()

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