使用机器学习算法对给定数据集进行分类。
包含所需功能和目标变量的数据集示例。
数据集示例：鸢尾花数据集

特征（功能）：
- 花萼长度（sepal length）（单位：厘米）
- 花萼宽度（sepal width）（单位：厘米）
- 花瓣长度（petal length）（单位：厘米）
- 花瓣宽度（petal width）（单位：厘米）

目标变量：品种（Species） 
- Setosa
- Versicolour
- Virginica

示例代码： 使用Python库Scikit-learn 中的决策树算法对鸢尾花数据集进行分类

```python
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()

# 获取特征和目标变量
X = iris.data
y = iris.target

# 初始化决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 拟合模型
clf.fit(X, y)

# 预测
result = clf.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])

# 输出预测结果
print(result)  # 输出 0，表示Setosa品种
```