能否提供一个关于Iris（鸢尾花）数据集的机器学习模型训练示例，包括如何加载数据、特征工程和最终模型评估？

当然可以。以SAS为例，我们将构建一个基于鸢尾花数据集的简单人工神经网络模型[^1]：

1. **加载数据**[^2]:

   proc import datafile="path_to_iris_dataset.csv" out=iris dbms=csv replace;
   run;

这里假设数据存储在一个CSV文件中，`proc import`用于导入数据到SAS数据库。

2. **数据预处理**:
- `proc means;` 可以计算每个特征的平均值和标准差，用于标准化或归一化数据。
- 划分数据集（如70%训练集，30%测试集）：

     proc split data = iris out=train test=holdout (probs=(.7 .3));
       by class;
     run;

3. **特征工程**:
使用内置函数提取必要的特征。例如，如果我们只关心类别变量（鸢尾花种类），可以忽略数值特征：

   data train (drop = PetalLength PetalWidth SepalLength SepalWidth);
     set train;
   run;

4. **创建ANN模型**:
SAS有一个名为`neural net`的模块，但可能需要安装额外的库来实现更复杂的ANN结构。这里仅展示基本的线性回归模型作为示例：

   proc neural net data=train outmodel=ann_model;
     input Species;
     target Response;
     hiddenlayer units=10 activationfunction=tanh;
   run;

5. **模型评估**:
使用测试集评估模型性能：

   proc nnet predict out=prediction from=ann_model data=holdout;
     var Species;
   run;
   
   proc means data=prediction mean std;
     var Residual;
   run;

查看预测结果与实际标签的差异以及残差分布可以帮助我们评估模型。