为给定的一组数据生成一个预测模型。

包含有标签的数据集，该数据集应至少包含两个变量，其中一个是要预测的变量（示例：使用Iris数据集，其中包含花的四个特征和一个分类器来预测花的种类）
1. 将数据集分为训练集和测试集。
2. 对训练集的数据进行特征提取和转换。
3. 选择一个适当的算法（如决策树、随机森林、SVM等）。
4. 对训练集中的数据进行拟合或训练，得到预测模型。
5. 使用测试集中的数据来评估模型的性能。
6. 对模型进行调整和优化，以提高其性能。
7. 使用整个数据集（训练集和测试集）来训练最终的模型。
8. 使用该模型来对新数据进行预测。