鸢尾花数据集判别分析python代码

鸢尾花数据集是一个经典的分类数据集，包含了三种不同种类的鸢尾花（Setosa、Versicolour、Virginica）的萼片和花瓣的长度和宽度。

下面是一个使用 Python 的简单示例，它使用了 scikit-learn 库中的鸢尾花数据集，并使用逻辑回归进行判别分析：

from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"]
y = iris["target"]

# 建立逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测结果
predictions = clf.predict(X)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X, y)
print("Accuracy: ", accuracy)

在这个例子中，我们首先导入了 scikit-learn 中的鸢尾花数据集和逻辑回归模型。然后我们将数据加载到变量 `X` 和 `y` 中，其中 `X` 包含萼片和花瓣的长度和宽度，而 `y` 包含每朵花的种类。接下来，我们使用逻辑回归模型拟合数据，并使用 `predict` 函数进行预测。最后，我们使用 `score` 函数计算模型的准确率。

希望这个示例能帮助你理解如何使用 Python 进行判别分析。