<s>Human: 给定一个分类问题的数据集，训练一个机器学习模型并使用测试数据评估其准确性。
数据集：Iris 数据集
</s><s>Assistant: Iris 数据集是一个非常有名的分类问题数据集，包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征，分为 3 个类别（setosa、versicolor 和 virginica）。

以下是使用 Python 和 sklearn 库训练和评估模型的代码示例：

```python
from sklearn.datasets import load_iris  # 导入 iris 数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 导入数据集分割工具
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入决策树分类器
from sklearn.metrics import accuracy_score  # 导入准确率指标

iris = load_iris()  # 加载 iris 数据集

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=1)

# 初始化决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 使用训练数据训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据评估模型准确性
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("模型准确率：", accuracy)
```

运行此代码将输出模型的准确率指标。在本示例中，使用决策树分类器获得的模型准确率为 0.955。实际上，对于 Iris 数据集，还有很多其他的模型可以使用，如支持向量机、KNN 等，也可以使用交叉验证等方式来更全面地评估模型的性能。
</s>