二维空间基于Cart分类树的鸢尾花分类（基于sklearn库）

1.数据集的获取。 使用SCIKIT-LEARN的自带的鸢尾花数据集，获取该数据集150个样本的后两个特征及相应类别标签。 2.数据集的最小包围盒的获取，以及数据集的划分。 (1)获取原始二维空间中150个样本的最小包围矩形[x1_min, x1_max]*[x2_min,x2_max],并记录有关参数值。 (2)将数据集按照类别标签分层随机打乱，基于hold-out法，构建训练集(80%)与测试集(20%) 3. 模型的学习。 利用训练集，学习两种复杂程度不同的CART分类树，可视化两个分类树的学习结果。 4. 基于测试集的分类树的评价。 (1)结合测试集各样本的类别预测结果及真实类别答案，生成混淆矩阵，并可视化混淆矩阵 (2)基于混淆矩阵，估计每个类别的查准率、查全率、F1值，以及宏查准率、宏查全率、宏F1值；估计总体预测正确率. 5. 分类树的使用。 (1)在原始二维空间的矩形区域[x1_min-1, x1_max+1]*[x2_min-1,x2_max+1]内，分别在水平、垂直方向以0.02为间隔，细分生成离散格子点。 (2)分别以每个格子点作为一个待决策样本，对其分类