编写一个用于分类鸢尾花的机器学习模型。
提供 Iris 数据集
以下是使用Python的Scikit-learn库进行Iris数据集分类的示例代码：

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载Iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立K Nearest Neighbors模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集并计算准确率
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```

输出：

```
Accuracy: 1.0
```
注意，上述代码只是使用KNN进行分类的示例。还有其他的机器学习算法可以用于分类问题，例如决策树、随机森林、神经网络等。使用不同的算法通常需要进行适当的超参数调整。