给出一个机器学习分类问题的代码示例。
下面是一个简单的Python代码示例，用于解决基于鸢尾花数据集的分类问题：

```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 分割数据集，划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

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

该代码使用了scikit-learn库中的决策树分类器来对鸢尾花数据集进行分类。数据集分为训练集和测试集，模型在训练集上拟合，并在测试集上进行预测。最后，通过计算预测的准确率来评估模型性能。