将鸢尾花数据集使用逻辑回归模型划分为训练集和测试集，，4:1的比例

好的，我可以为您提供Python代码实现。首先需要导入相关的库和鸢尾花数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，可以使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集：

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

其中， `test_size=0.2` 表示测试集占总数据集的比例为 0.2，即 4:1 的比例； `random_state` 参数可以用于指定随机种子，保证每次运行代码得到的结果一致。

最后，您可以使用划分好的训练集和测试集进行逻辑回归模型的训练和预测。