根据给定的数据集，使用分类算法对数据进行预测，输出预测结果的准确度。


数据集：Iris数据集，包括150个样本，每个样本包含4个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个分类标签（山鸢尾、变色鸢尾、维尔吉尼亚鸢尾）
建议使用机器学习中的分类算法（如决策树、逻辑回归、支持向量机等）对Iris数据集进行预测，并使用交叉验证或者其他评价指标计算模型的准确度。具体实现方法可以参考Scikit-Learn等机器学习库。