根据给定的数据集，使用机器学习模型进行分类。


数据集：鸢尾花数据集。
任务描述：使用机器学习模型对鸢尾花进行分类，数据集包含150个样本，每个样本包含了鸢尾花的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。
使用机器学习模型对鸢尾花数据集进行分类，数据集包含150个样本，每个样本包含4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。常用的分类算法包括决策树、支持向量机、K近邻等。最终目标是对新的鸢尾花样本进行分类预测。