如何使用scikit-learn库加载鸢尾花数据集，并划分训练集和测试集来训练决策树模型并计算其错误率？请提供相应的Python代码。

在机器学习中，正确地加载数据集、划分数据、训练模型以及评估模型性能是核心步骤。为了帮助你掌握这些技能，特别推荐你参考这份资料：《利用决策树可视化分类鸢尾花数据集并计算错误率》。这份资源将为你提供完整的示例代码和详细的解释，直接关联到你的问题。

参考资源链接：[利用决策树可视化分类鸢尾花数据集并计算错误率](https://wenku.csdn.net/doc/ovmrjjm5cb?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用scikit-learn库中的datasets模块加载iris数据集，代码如下：（代码略）
接下来，为了将数据集分为训练集和测试集，可以使用sklearn.model_selection模块中的train_test_split函数。通常情况下，我们会按照70%的训练数据和30%的测试数据进行划分，代码示例如下：（代码略）

在模型训练阶段，使用sklearn中的DecisionTreeClassifier创建决策树分类器，并用训练集数据进行训练。该过程的代码如下：（代码略）
模型训练完毕后，使用训练好的决策树模型对测试集数据进行预测，然后通过比较测试集的真实标签和预测标签来计算错误率。具体的计算方法是：（代码略）

最后，为了直观展示决策树的结构，可以使用scikit-learn提供的plot_tree函数或者export_graphviz函数导出图形化表示。这样不仅能够帮助理解模型的决策过程，还能以图形的方式直观展示决策规则。（代码略）

在掌握了如何加载数据集、划分数据集、训练决策树模型并计算错误率的基础上，你还可以进一步学习如何通过数据可视化技术来展示数据区域。本资源中的完整代码实践部分将为你提供宝贵的参考，帮助你在机器学习的道路上迈进一大步。

参考资源链接：[利用决策树可视化分类鸢尾花数据集并计算错误率](https://wenku.csdn.net/doc/ovmrjjm5cb?spm=1055.2569.3001.10343)