创建一个用于分类花卉的机器学习模型。
下面是可能用于该模型的数据集的示例，以及要预测的花名：

花卉数据集：

- 花名：牵牛花，花瓣长度：1.4cm，花瓣宽度：0.2cm，花萼长度：3.5cm，花萼宽度：1.0cm
- 花名：菊花，花瓣长度：3.0cm，花瓣宽度：1.1cm，花萼长度：3.6cm，花萼宽度：1.2cm
- 花名：玫瑰，花瓣长度：5.1cm，花瓣宽度：1.8cm，花萼长度：4.9cm，花萼宽度：2.0cm

要预测的花名：百合
为了创建用于分类花卉的机器学习模型，需要将花卉数据集和其对应的花名输入到一个分类算法中，例如决策树、支持向量机、K最近邻等。在此情况下，输入数据的特征将包括花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度，而要预测的输出将是花卉的名称。为了评估分类算法的性能，需要使用一个测试数据集，在其中包括未在训练数据集中出现的样本。