1．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。

在Python中，我们可以使用sklearn库中的Iris数据集来进行这个任务。以下是完成上述步骤的一个示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 读取鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征
y = iris.target

# 1.1 构建3阶多项式特征（这里假设我们将使用笛卡尔积生成多项式）
poly_features = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly_features.fit_transform(X)

# 1.2 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)

# 1.3 使用Logistic回归模型训练
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)

# 训练并计算前两个特征的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, logreg.predict(X_test[:, :2]))
print(f"前两个特征的准确率为: {accuracy}")

# 1.4 绘制决策边界
plt.figure(figsize=(8,6))
for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
    plt.scatter(X[y == cl, 0], X[y == cl, 1], alpha=0.5, edgecolor='black', label=f"Iris-{cl}")
decision_boundary = logreg.coef_[0][0]*X + logreg.coef_[0][1]
plt.plot(X[:, 0], decision_boundary, 'k-', linewidth=3)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.legend(loc='best')
plt.title("Logistic Regression Decision Boundaries with Polynomial Features")
plt.show()

# 关键部分的注释：
# - `PolyFeatures` 用于生成多项式特征
# - `train_test_split` 分割数据集以便训练和评估模型
# - `accuracy_score` 计算模型预测的准确度
# - `plt.scatter` 和 `plt.plot` 用于可视化决策边界