根据提示，在右侧编辑器补充 Python 代码，实现Adaboost算法，并利用训练好的模型对鸢尾花数据进行分类。 测试说明 只需返回分类结果即可，程序内部会检测您的代码，预测正确率高于95%视为过关。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 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)

# 初始化Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)