用python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

好的，这是一个关于机器学习的问题。您可以使用 Python 中的 scikit-learn 库来处理这个数据集。首先，您需要将数据集进行导入和分离训练和测试数据。下面是一份可能的代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入 iris 数据集
iris = datasets.load_iris()

# 取前 100 个样本，分离为特征和标签
X = iris.data[:100]
y = iris.target[:100]

# 分离为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

这段代码将前 100 个样本分离为 X 和 y，然后使用 `train_test_split` 函数将它们分为了训练集和测试集，比例为 7:3。

接下来，您可以使用不同的机器学习算法来训练模型并进行预测。例如，下面是一个使用决策树算法训练模型的代码示例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 在训练集上训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("模型准确率：", accuracy)

这段代码先创建了一个决策树模型，然后在训练集上进行拟合，最后在测试集上进行预测，并计算模型的准确率。

当然，您还可以使用其他机器学习算法，以及调整不同的参数进行优化，以获得更好的模型性能。