：采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对 iris 数据集进行二分类。 具体内容： （1）特征可视化：任选两个特征和两种类别进行散点图可视化，观察是否线性可分。 （2）模型建立：使用选取的特征和两种类别建立二分类模型。 （3）输出：决策函数的参数、预测值、分类准确率等。 （4）决策边界可视化：将二分类问题的边界可视化。

好的，我来回答你的问题。

首先，是对 iris 数据集进行二分类，我们可以选择任意两个特征进行散点图可视化来观察是否线性可分。假设我们选择了 sepal length 和 petal length 这两个特征，然后将 setosa 和 versicolor 两种类别的数据用不同颜色的散点图表示。如果这两种类别的数据点在这个二维平面上可以被一条直线分隔开来，那么就是线性可分的。

接下来，我们可以使用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型建立二分类模型。我们可以使用选取的两个特征和两种类别的数据来训练模型。训练好模型后，我们可以输出决策函数的参数、预测值、分类准确率等信息。

最后，我们可以将二分类问题的边界可视化。这可以通过绘制决策边界来实现。决策边界是分类器将不同类别分开的边界。为了绘制决策边界，我们可以使用 meshgrid 函数生成二维平面上的点，然后使用分类器对这些点进行分类，并将结果绘制成不同颜色的区域。

以上就是对 iris 数据集进行二分类的具体步骤。