给出一个分类问题示例数据集，训练一个适当的分类模型，并使用测试集评估其性能。


数据集：Iris（鸢尾花）
使用Iris（鸢尾花）数据集进行分类问题示例：

数据集包含3个类别的Iris（鸢尾花）植物，每个类别有50个样本，共计150个样本。对于每个样本，测量了4个特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测Iris的类别。

可以使用一个分类算法，如K邻近算法（k-Nearest Neighbors, KNN）进行训练和评估。首先，将数据集分成训练集和测试集，并使用训练集训练KNN分类器。然后，将测试集输入分类器中评估其性能，例如计算分类准确率，混淆矩阵等。