1．结合给定鸢尾花数据集,按照要求完成如下任务. 1.1选择鸢尾花数据集任意两个特征，建立决策树模型； 1.2输出组合特征的名称，训练精度，测试精度； 1.3将最终不同组合下的分类结果输出可视化图； 1.4代码关键部分需要加以注释。 给出相应的代码

为了完成这个任务，我们首先需要导入必要的库，如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`、`sklearn`（特别是`tree`, `model_selection` 和 `datasets`模块），以及用于可视化的`seaborn`。这里是一个简单的步骤示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# 选择两个特征
feature1_index = 0  # 更改为你要选择的特征索引，例如 petal length (cm)
feature2_index = 1  # 另一个特征索引，例如 petal width (cm)

# 提取选定特征
X_selected = X[:, [feature1_index, feature2_index]]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_selected, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算训练和测试精度
y_pred_train = clf.predict(X_train)
train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train)

y_pred_test = clf.predict(X_test)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test)

print(f"选取特征 {iris.feature_names[feature1_index]} 和 {iris.feature_names[feature2_index]} 的模型下:")
print(f"训练精度: {train_accuracy}")
print(f"测试精度: {test_accuracy}")

# 可视化分类结果
plt.figure(figsize=(8,6))
sns.scatterplot(x=X_train[:, feature1_index], y=X_train[:, feature2_index], hue=y_train, palette="viridis")
plt.title(f"决策树分类结果 - ({iris.feature_names[feature1_index]}, {iris.feature_names[feature2_index]})")
plt.xlabel(iris.feature_names[feature1_index])
plt.ylabel(iris.feature_names[feature2_index])
plt.show()

# 关键部分代码注释：
# 1. 选择特征
# 2. 数据预处理（划分和训练）
# 3. 模型训练
# 4. 精度评估
# 5. 结果可视化

请注意，你需要根据实际选择的特征调整`feature1_index`和`feature2_index`。此外，此代码假设所有特征都是数值型的；如果特征包含类别，则可能需要做预处理。