机器学习用python写一个预测鸢尾花的类别项目 ，带有回归问题的代码使用均方误差（MSE）

好的，以下是预测鸢尾花品种的回归问题代码，使用的是多项式回归算法，并且使用均方误差（MSE）作为评价指标：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 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)

# 创建多项式回归模型
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(), Ridge())

# 设置超参数范围
params = {
    'polynomialfeatures__degree': [1, 2, 3],
    'ridge__alpha': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]
}

# 使用网格搜索寻找最佳超参数
grid_search = GridSearchCV(model, params, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数和模型性能
print("Best hyperparameters: ", grid_search.best_params_)
print("MSE on test set: ", -1 * grid_search.score(X_test, y_test))

# 对测试集进行预测并计算均方误差
y_pred = grid_search.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE on test set: ", mse)

代码中首先加载了鸢尾花数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后使用`make_pipeline`创建了一个多项式回归模型，其中包含了多项式特征扩展和岭回归两个步骤。接着使用`GridSearchCV`进行网格搜索，寻找最佳的超参数组合，并输出最佳超参数和模型性能。最后对测试集进行预测并计算均方误差。