对 iris 数据的前100个数据,用 70 个做训练集, 30 个数据做测试集

对于Iris数据集中的前100个数据，我们可以将其中的70个数据作为训练集，剩余的30个数据作为测试集。

训练集是用来建立机器学习模型的数据集。通过对训练集进行学习、训练和调整模型的参数，我们可以获得一个能够很好地拟合训练数据的模型。

测试集是用来评估模型的性能和泛化能力的数据集。在训练完成后，我们需要对模型进行测试，看看它在没有见过的数据上的预测效果如何。测试集可以帮助我们判断模型是否具有较好的泛化能力，即能否在未知数据上进行准确的预测。

将70个数据作为训练集，30个数据作为测试集的好处在于，我们可以充分利用训练集对模型进行充分的学习和训练。同时，使用独立的测试集来评估模型的性能可以避免在测试过程中过拟合。

在对Iris数据集进行训练和测试之前，我们可以先对数据进行预处理，例如数据归一化、特征选择等。然后，我们可以选择适当的机器学习算法进行训练和测试。根据模型在测试集上的表现，我们可以评估模型的准确性、召回率、精确度等指标，从而对模型进行改进和优化。

最后，我们可以根据模型在测试集上的表现决定是否改变模型算法或参数，并对模型进行进一步的调整和优化，以提高模型的预测性能。