2. 结合给定鸢尾花数据集,按照要求完成如下任务. 2.1选择鸢尾花数据集花萼宽度和花萼长度特征，建立决策树模型； 2.2 输出决策树深度递增下的错误率，并输出曲线图； 2.3输出分类结果输出可视化图； 2.4 输出决策树的树状图； 2.5代码关键部分需要加以注释。给出相应的代码

首先，我们需要导入必要的库并加载鸢尾花数据集。这里假设我们使用的是Python的scikit-learn库，它包含了鸢尾花数据集以及决策树算法。

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, [0, 1]]  # 选取花萼宽度和花萼长度作为特征
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义决策树分类器
tree = DecisionTreeClassifier()

# 对于决策树深度递增，我们可以设置不同的max_depth值
max_depths = list(range(1, 11))  # 从1到10，表示决策树的最大深度

# 计算不同深度下的错误率
error_rates = []
for depth in max_depths:
    tree.set_params(max_depth=depth)
    tree.fit(X_train, y_train)
    predictions = tree.predict(X_test)
    error_rate = (predictions != y_test).mean()  # 计算错误率
    error_rates.append(error_rate)

# 绘制错误率曲线图
plt.plot(max_depths, error_rates, marker='o')
plt.xlabel('Decision Tree Depth')
plt.ylabel('Error Rate')
plt.title('Error Rate vs Decision Tree Depth')
plt.show()

# 训练并输出决策树分类结果
tree.fit(X_train, y_train)
y_pred = tree.predict(X_test)

# 输出分类报告和混淆矩阵
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("\nConfusion Matrix:")
print(conf_mat)

# 输出决策树的树状图
plt.figure(figsize=(15, 10))
plot_tree(tree, filled=True)  # 设置为填充颜色以增加可视性
plt.show()

# 关键代码注释：
# - 选取特征部分：`[0, 1]`表示选择数据集中第0和1列作为输入特征
# - 错误率计算：通过比较预测值和真实标签，计算出错误率
# - 曲线图绘制：利用matplotlib绘制决策树深度与错误率的关系
# - 分类报告和混淆矩阵：评估模型性能