实现了一个基于决策树的鸢尾花数据集分类任务，整体结构清晰，步骤完整。这段代码主要完成了以下工作：

• 导入了必要的库（数据集、模型选择、决策树分类器和评估指标）
• 加载鸢尾花数据集并拆分特征 (X) 和目标变量 (y)
• 将数据集划分为训练集 (70%) 和测试集 (30%)
• 创建并训练决策树分类器
• 使用训练好的模型对测试集进行预测
• 计算并输出模型的准确率

决策树模型在鸢尾花数据集上通常会表现得很好，因为这个数据集特征明显且类别可分性强。运行这段代码时，你应该会得到一个较高的准确率（通常在 95% 以上）。

如果想进一步优化模型，你可以尝试调整决策树的参数，如max_depth、min_samples_split等，来防止过拟合并可能获得更稳定的性能。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = 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=0.3, random_state=42)

# 创建决策树分类器
#clf = DecisionTreeClassifier()
# 使用参数调整的决策树
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, min_samples_split=5, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"决策树准确率: {accuracy}")

数据集基本信息

鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习和统计学习领域中最经典的数据集之一，由英国统计学家和生物学家罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）在1936年的论文中首次提出，常用于分类算法的演示和测试。

• 样本数量：150个
• 类别数量：3种鸢尾花（目标变量）
  • 山鸢尾（Iris setosa）
  • 变色鸢尾（Iris versicolor）
  • 维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）
• 每个类别样本数：各50个

特征变量（4个数值型特征，单位：厘米）

1. 花萼长度（sepal length）
2. 花萼宽度（sepal width）
3. 花瓣长度（petal length）
4. 花瓣宽度（petal width）

数据集特点

• 属于多类别分类问题（3个类别）
• 特征与类别具有较强的相关性（例如花瓣长度可有效区分山鸢尾与其他品种）
• 数据分布相对均衡，无严重缺失值
• 特征维度低（仅4维），可视化容易

适用场景

• 分类算法入门演示（如决策树、KNN、逻辑回归等）
• 特征选择与数据可视化练习
• 模型评估与参数调优实验

由于其简单性和典型性，鸢尾花数据集成为机器学习初学者的"Hello World"，几乎所有机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）都内置了该数据集，方便快速上手实践。