请提供一个分类问题，要求使用给定的数据集构建分类器，并使用准确率和召回率评估分类器的性能。您需要提供用于训练和测试分类器的数据集及其类别标签。
- 数据集：鸢尾花数据集 (Iris dataset)
- 类别标签：三种不同类型的鸢尾花
数据集: 鸢尾花数据集 (Iris dataset) 

- 标签: 
  - Iris Setosa
  - Iris Versicolour 
  - Iris Virginica 

- 训练/测试数据集: 
  - 150个样本，其中120个用于训练，30个用于测试。 
  - 选择时，要确保各类别标签的比例相同，并且尽可能地随机选择样本。 

- 特征:
  - 花萼长度 (Sepal Length) 
  - 花萼宽度 (Sepal Width)
  - 花瓣长度 (Petal Length)
  - 花瓣宽度 (Petal Width)

使用适当的算法 (如逻辑回归、决策树等) 构建分类器，将Iris Setosa、Iris Versicolour 和Iris Virginica分类。使用准确率和召回率作为性能指标来评估分类器的性能。