在Jupyter notebook中(1)载鸢尾花(iris)数据集(2)降维可视化. (3)划分训练集测试集(4)构建模型。(5)训练模型。 (6) 评估模型

在Jupyter Notebook中操作鸢尾花数据集并进行分析，你可以按照以下步骤进行：

1. **载入鸢尾花数据集**：
使用Python的库`sklearn.datasets`可以加载鸢尾花数据集。首先导入所需的模块：

   import numpy as np
   from sklearn.datasets import load_iris
   iris = load_iris()

2. **数据预处理**：
`iris`是一个Bunch对象，包含了数据(`data`)、目标变量(`target`)等信息。数据通常需要归一化或编码以便于机器学习。这里假设已经处理过：

   X = iris.data
   y = iris.target

3. **降维可视化**：
对于降维，比如PCA（主成分分析），可以用`sklearn.decomposition.PCA`。先计算降维后的结果：

   from sklearn.decomposition import PCA
   pca = PCA(n_components=2)
   X_pca = pca.fit_transform(X)

然后使用matplotlib展示二维投影：

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='viridis')
   plt.xlabel('PC1')
   plt.ylabel('PC2')
   plt.title('Iris dataset PCA projection')

4. **划分训练集和测试集**：
使用`sklearn.model_selection.train_test_split`：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **构建模型**：
例如，选择决策树分类器：

   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

6. **训练模型**：

   model.fit(X_train, y_train)

7. **评估模型**：
最终评估可用准确率、精确率、召回率等指标，比如交叉验证（cross-validation）或混淆矩阵：

   from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
   y_pred = model.predict(X_test)
   print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
   print(classification_report(y_test, y_pred))