生成一组能够分类鸢尾花品种的决策树。
数据集：鸢尾花数据集（iris dataset)
属性：
- 花萼长度(sepal length)
- 花萼宽度(sepal width)
- 花瓣长度(petal length)
- 花瓣宽度(petal width)
以下是一个简单的基于 scikit-learn 库的决策树分类器:

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

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

#构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

#训练模型
clf.fit(X, y)

#预测分类
prediction = clf.predict([[5.7, 2.8, 4.5, 1.3]])

#预测结果
print(prediction)
```

该决策树分类器可以根据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征对鸢尾花品种进行分类。通过输入鸢尾花的特征数据，该模型可以预测鸢尾花的品种。