采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对 iris 数据集进行二分类

好的，针对您的问题，我可以给出以下的 Python 代码来实现：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 只选取前两个特征和前100个样本，进行二分类
X = iris.data[:100, :2]
y = iris.target[:100]

# 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)

# 创建并训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率：", accuracy)

以上代码中，我们首先使用 `load_iris()` 函数加载iris数据集，然后只选取前两个特征和前100个样本，进行二分类。接着使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分成训练集和测试集。然后创建一个 `LogisticRegression` 逻辑回归模型，并使用训练集数据进行训练。最后使用测试集数据进行预测并计算模型准确率。

需要注意的是，以上代码中的二分类只是为了演示逻辑回归模型的使用方法，并非iris数据集的标准用法。如果您想要使用iris数据集进行分类任务，建议采用全部三个特征并进行多分类任务。