生成一个支持向量机( SVM ) 模型的代码片段, 并使用iris数据集进行训练和预测。
- 训练集：Iris数据集 (在 sklearn 库中)
- 用于训练模型的特征数量：3
- 要预测的目标变量：花的类型
以下是生成SVM模型的代码片段，使用Iris数据集进行训练和预测：

```python
# 导入所需的库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :3]  # 将特征数量设为3
y = iris.target

# 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(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 生成SVM模型并训练
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型的准确率
print("模型的准确率为:", clf.score(X_test, y_test))
```

注：这里设置SVM模型的核函数为线性核，可以根据需要进行修改。同样，可以使用其他特征数量和数据集进行训练和预测。