写python代码，选择一个合适的分类模型，完成对鸢尾花数据集的分类，需划分训练集和测试集，并给出测试精度

非常感谢您的提问。关于您的问题，我可以给出以下建议：

建议使用scikit-learn库中的朴素贝叶斯分类器进行鸢尾花数据集的分类，具有较高的精度和速度，适合小规模数据集的分类问题。其次，需要划分训练集和测试集，一般情况下可以将数据集拆分成70%的训练集和30%的测试集。最后，通过测试集的预测结果计算分类模型的精度评估，可以使用Accuracy Score函数来评估模型的精度。如果您需要更详细的代码实现思路，可以参考以下代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 载入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集，一般情况下可以将数据集拆分成70%的训练集和30%的测试集。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 选择朴素贝叶斯分类器进行训练和预测
clf = GaussianNB()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 通过测试集的预测结果计算分类模型的精度评估
print("测试集精度为：", accuracy_score(y_test, y_pred))

希望我的建议能对您有帮助。如果您有其他问题或者需要进一步的帮助，请不要犹豫，随时联系我。