生成代码搭建并训练逻辑回归分类器处理鸢尾花分类问题。使用已训练的分类器对测试集中的鸢尾花数据进行分类并对分类结果进行多性能指标评估。 1.从sklearn.datasets中导入鸢尾花数据集iris，并使用iris.data和iris.target查看样本数据和对应的标签数据前10行的数据； 2.使用sklearn的train_test_split函数将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集(注意数据集分为数据和标签两部分)。

好的，以下是生成代码：

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, precision_score, recall_score, f1_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 查看样本数据和对应的标签数据前10行的数据
print(iris.data[:10])
print(iris.target[:10])

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算多性能指标评估
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='macro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')

# 输出多性能指标评估结果
print("Accuracy: {:.4f}, Precision: {:.4f}, Recall: {:.4f}, F1-score: {:.4f}".format(acc, precision, recall, f1))

执行以上代码，对鸢尾花数据进行逻辑回归分类器的训练和测试，并输出多性能指标评估结果。