鸢尾花数据集可视化、线性回归与决策树分析

在开始之前，请确保你已经安装了Python和所需的库。接下来，我们将逐步进行鸢尾花数据集的可视化、线性回归和决策树分析。
第一部分：鸢尾花数据集可视化
首先，我们需要导入所需的库和模块。我们将使用Pandas来处理数据，Matplotlib进行可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将从UCI机器学习仓库下载鸢尾花数据集，并将其加载到Pandas DataFrame中。

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
names = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'class']
data = pd.read_csv(url, names=names)

为了更好地理解数据，我们可以绘制一个散点图矩阵，以可视化每对特征之间的关系。

pd.plotting.scatter_matrix(data, alpha=0.8, figsize=(10, 10), color='blue')
plt.show()

第二部分：线性回归分析
线性回归是一种预测模型，用于确定两个或多个变量之间的关系。我们将使用Numpy和Scikit-learn库进行线性回归分析。
首先，我们将使用鸢尾花的特征作为输入，并使用Scikit-learn的LinearRegression类训练模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data[['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width']]
y = data['class']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

现在，我们可以使用测试集评估模型的性能。

y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

第三部分：决策树分析
决策树是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。我们将使用Scikit-learn的DecisionTreeClassifier类进行决策树分析。
首先，我们将加载所需的库并准备数据。与线性回归类似，我们将使用鸢尾花的特征作为输入，并使用类别作为目标变量。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics