给定一个分类任务，使用给定的数据集来训练一个能够对新样本进行分类的机器学习模型。
* 数据集来自Kaggle上的鸢尾花数据集（Iris Dataset），包含150个样本，每个样本包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。数据已被划分为训练集和测试集，比例为3:1。
* 输出标签为三类（setosa，versicolor和virginica）之一的分类器。
可以尝试使用分类算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）或决策树等来训练模型，对测试集进行预测并评估模型性能。可以调整模型的超参数来提高性能，并使用交叉验证来进行更好的模型选择。