基于一定数量的示例，让模型训练一个分类器，该分类器能够区分两种不同类型的花。分类器应该能够以多个特征对新范例进行分类。 
鸢尾花数据集的前30个范例，其中包含每个实例的以下特征: sepal length(cm)、sepal width(cm)、petal length(cm)、petal width(cm)、Species。
使用前30个鸢尾花数据集实例，可以训练一个多特征的分类器来区分两种不同类型的花。该分类器可以使用监督学习算法，例如支持向量机（SVM）或决策树（decision tree）等，将每个实例的四个特征（sepal length、sepal width、petal length、petal width）作为输入，将Species作为输出。该模型可以用于预测新的鸢尾花实例的种类。