pycharm1．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。

PyCharm是一款常用的Python集成开发环境（IDE），用于编写、测试和调试Python代码。针对您的需求，我们将使用sklearn库中的Iris数据集，通过Scikit-Learn构建Logistic回归模型并进行多项式特征扩展。

首先，确保已安装所需的库，如`numpy`, `pandas`, `matplotlib`以及`sklearn`。这里是一个简单的示例步骤：

1. **导入必要的库**:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载Iris数据集**:

# 加载离线鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征
y = iris.target

3. **创建Logistic回归的3阶多项式特征**:

poly_features = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

4. **划分训练集和测试集**:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_poly, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **训练模型并计算前两个特征的准确率**:

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

y_pred = logreg.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy for first two features: {accuracy * 100:.2f}%")

6. **绘制最终分类图**:

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
decision_boundary = logreg.coef_[0][0] * X[:, 0] + logreg.coef_[0][1] * X[:, 1] + logreg.intercept_
plt.plot(X[:, 0], decision_boundary, 'k--', linewidth=3)
plt.title('Classification plot with 3rd-degree polynomial features')
plt.show()

在这个代码的关键部分，主要是`PolynomialFeatures`的使用，它负责生成多项式特征，以及`train_test_split`用于划分数据集和评估模型性能。请注意，在实际项目中，您可能还需要添加异常处理和其他必要的细节。