写一段python代码实现鸢尾花数据集线性回归模型

以下是实现鸢尾花数据集线性回归模型的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 取出数据集中的前两个特征作为输入
X = iris.data[:, :2]

# 取出数据集中的第三个特征作为输出
y = iris.data[:, 2]

# 添加一列全为1的特征，用于计算截距
X = np.hstack([np.ones((X.shape[0], 1)), X])

# 计算线性回归模型的参数
theta = np.linalg.inv(X.T @ X) @ X.T @ y

# 打印模型参数
print("模型参数：", theta)

以上代码实现了对鸢尾花数据集的线性回归模型，其中使用了 NumPy 库进行矩阵运算，使用了 Scikit-learn 库中的 load_iris 函数加载数据集。