给出一个实现分类任务的数据集，并利用该数据集训练并测试一个分类模型，使用准确率评估模型的性能。
请使用以下数据集训练并测试一个分类模型：Iris Flowers 数据集。该数据集包含150个样本，每个样本包含4个属性（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）以及所属的三个种类之一（Iris setosa、Iris versicolor、Iris virginica）。请将数据集分为训练集（70%）和测试集（30%），并在训练集上训练一个分类模型，然后使用测试集评估模型的准确率。
下载Iris Flowers 数据集，并根据给定的比例将其划分为70％的训练集和30％的测试集。然后可以使用一个适当的分类算法（例如决策树、逻辑回归、k-近邻等）对训练集进行训练，然后使用测试集评估模型的性能。准确率可以通过计算模型在测试集上正确分类的样本数除以总的测试样本数来得出。