根据以下输入数据，训练一个神经网络来分类鸢尾花类型，并提供测试准确率。


- 数据集：鸢尾花数据集
- 特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度
- 目标变量：鸢尾花类型（Setosa，Versicolour，Virginica）
建议使用深度学习框架（如TensorFlow，Keras，PyTorch）来训练神经网络进行鸢尾花分类。首先，需要准备和清理数据，将目标变量编码为数字。然后，构建神经网络模型，选择适当的损失函数和优化器进行训练。最后，使用测试数据集来评估模型的准确率。