请利用Python搭建一个XGBoost模型，以实现鸢尾花数据集分类任务

当然可以！以下是使用Python搭建XGBoost模型进行鸢尾花数据集分类任务的示例代码：

# 导入所需库
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.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)

# 定义模型参数
params = {
    'objective': 'multi:softmax',  # 多分类问题
    'num_class': 3,  # 类别数量
    'max_depth': 3,  # 决策树最大深度
    'eta': 0.1,  # 学习率
    'subsample': 0.7,  # 随机采样训练样本
    'colsample_bytree': 0.7,  # 随机采样特征
    'seed': 42  # 随机种子
}

# 将数据转换为DMatrix格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test)

# 训练模型
model = xgb.train(params, dtrain)

# 预测
y_pred = model.predict(dtest)

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

这段代码首先导入了所需的库，然后加载鸢尾花数据集并划分为训练集和测试集。接下来，定义了XGBoost模型的参数，包括目标函数、类别数量、决策树最大深度、学习率等。然后，将训练集数据转换为DMatrix格式，用于训练模型。训练完成后，使用测试集数据进行预测，并计算准确率。

注意：在运行代码之前，请确保已经安装了XGBoost库和Scikit-learn库。