对鸢尾花测试集上数据预测的结果进行可视化输出，与真值进行对比

好的，我可以用Python中的matplotlib库进行数据可视化。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型并进行预测
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 可视化预测结果与真值的对比
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 左图：预测结果
axs[0].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred)
axs[0].set_xlabel('Sepal Length')
axs[0].set_ylabel('Sepal Width')
axs[0].set_title('Prediction')

# 右图：真值
axs[1].scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test)
axs[1].set_xlabel('Sepal Length')
axs[1].set_ylabel('Sepal Width')
axs[1].set_title('Ground Truth')

plt.show()

运行后会得到一个包含两张子图的图像，左边的子图展示了模型在测试集上的预测结果，右边的子图展示了真实的分类标签。