给定输入数据集和标签，建立一个分类模型。使用Python编写，包含训练和测试过程。使用你喜欢的任何机器学习库进行实现。
数据集例如鸢尾花数据集iris，标签分别为三种不同品种。
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练集和测试集分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)