调用sklearn库实现对鸢尾花数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下多分类性能评价指标（两种方式）：混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值、分类报告，并绘制PR曲线与ROC曲线。

好的，我来回答你的问题。

首先，需要加载鸢尾花数据集，代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后将数据集分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，使用逻辑回归分类器进行分类：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

现在，我们可以进行多分类性能评价了。

1. 混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix

confusion_matrix(y_test, y_pred)

2. 准确率、精确率、召回率、F1值、分类报告

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Precision:", precision_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print("Recall:", recall_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print("F1 score:", f1_score(y_test, y_pred, average='weighted'))
print(classification_report(y_test, y_pred))

3. PR曲线与ROC曲线

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve

plot_precision_recall_curve(clf, X_test, y_test)
plt.show()

plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)
plt.show()

这就是使用sklearn库实现对鸢尾花数据的分类，并计算多分类性能评价指标的过程，希望对你有所帮助。