根据给定的数据生成一个决策树，以预测离散类型的输出变量。

Iris数据集，包括150个样本和4个特征，其中每个样本有一个离散输出变量，该变量可以是3个类别中的任何一个。
该问题需要先使用决策树算法进行训练和构建模型，以预测Iris数据集中的离散输出变量。具体方法包括： （1）选择用于训练的特征和标签数据； （2）使用基于熵等指标的算法划分数据，并继续构建决策树； （3）使用交叉验证等方法来评估训练出的决策树模型的性能，并进行后剪枝等算法来提高模型的泛化能力。最终可以生成一个高效的决策树模型，可以用来预测Iris数据集中的离散输出变量。