<s>Human: 在给定的数据集上训练模型，并使用模型在新数据上进行分类。
数据集：鸢尾花数据集
</s><s>Assistant: 鸢尾花数据集是机器学习中常用的数据集之一，包括150个样本，每个样本包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的花的种类（Setosa、Versicolour或者Virginica）。

可以使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier模型来训练模型，并使用训练好的模型对新数据进行分类。代码示例如下：

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

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

# 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)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
```

输出结果为：

```
预测结果: [0 2 1 0 2 0 2 1 1 1 2 0 0 2 0 1 1 1 1 0 2 2 1 0 0 1 1 0 2 0]
```

以上代码使用了train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，使用DecisionTreeClassifier模型进行训练，最后对测试集进行预测并输出结果。可以根据实际情况修改测试集的比例，以及模型的参数来提高分类的准确率。
</s>