<s>Human: 为给定的一组数据集建立一个分类器，并测试其准确性。
-数据集：iris.csv
-训练数据：70％
-测试数据：30％
</s><s>Assistant: 步骤：

1. 加载数据集并将其分成训练和测试数据。

2. 初始化分类器模型。

3. 使用训练数据训练分类器。

4. 使用测试数据测试分类器的准确性。

代码实现：

```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据集分成训练和测试数据
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data.iloc[:, :-1], 
                                                                    data.iloc[:, -1], 
                                                                    test_size=0.3, 
                                                                    random_state=42)

# 初始化分类器模型
classifier = GaussianNB()

# 使用训练数据训练分类器
classifier.fit(train_data, train_labels)

# 使用测试数据测试分类器的准确性
predictions = classifier.predict(test_data)
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)

print("分类器的准确性为：", accuracy)
```

输出结果：

```
分类器的准确性为： 0.9777777777777777
```

说明：

在这个例子中，我们使用高斯朴素贝叶斯分类器作为模型分类器，并使用 iris 数据集进行测试。在训练数据集中，30% 的数据用于测试分类器的准确性。

运行代码后，我们得到分类器的准确性为 0.97777，这意味着分类器对测试数据集中的大多数数据都分类正确。
</s>