根据给定的数据集，使用适当的算法进行分类，并评估你的性能

数据集：鸢尾花分类数据集（Iris） 
- 花萼长度（cm） 
- 花萼宽度（cm） 
- 花瓣长度（cm） 
- 花瓣宽度（cm） 
- 类 
1. 5.1，3.5，1.4，0.2，Iris-setosa 
2. 4.9，3.0，1.4，0.2，Iris-setosa 
3. 7.0，3.2，4.7，1.4，Iris-versicolor 
4. 6.4，3.2，4.5，1.5，Iris-versicolor 
5. 6.3，3.3，6.0，2.5，Iris-virginica 
6. 5.8，2.7，5.1，1.9，Iris-virginica
该数据集通常用于分类问题的性能评估。常用算法包括决策树、K近邻、朴素贝叶斯和支持向量机等。可以将数据集分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，并用测试集进行模型评估，例如计算模型的准确率、精确率、召回率和F1得分等。