根据所提供的数据，训练一个机器学习模型来分类鸢尾花。



数据集：鸢尾花数据集

数据集包括150个样本，每个样本包括4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本都被标记为三个类别之一：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。
可以使用监督学习算法，如决策树、支持向量机或神经网络来训练模型。首先，将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集来训练模型，在测试集上测试模型的性能。为了提高模型的准确性，可以进行特征选择和调整模型的参数。最终，使用训练好的模型对新数据进行分类。