使用支持向量机（SVM）实现鸢尾花分类

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。在鸢尾花分类任务中，我们可以使用SVM来对不同品种的鸢尾花进行分类。具体步骤如下：
1. 数据准备：将鸢尾花数据集分为训练集和测试集，并对数据进行预处理，如特征选择、特征缩放等。
2. 模型搭建：定义SVM模型，设置参数，如误差项惩罚系数、核函数等。
3. 模型训练：使用训练集对SVM模型进行训练。
4. 模型预测：使用测试集对训练好的SVM模型进行预测，并计算预测准确率。

具体实现代码可以参考引用中的内容。同时，SVM还有其他的变种，如核SVM、多分类SVM等，可以根据具体问题选择不同的算法。