基于给定的数据集，使用指定的模型进行分类。请使用Iris数据集，使用支持向量机（SVM）模型进行分类，使用默认参数。
为了使用SVM模型对Iris数据进行分类，我们需要完成以下步骤：1.加载Iris数据集
Iris数据集包含三个类别，分别是Setosa，Versicolor和Virginica。每个类别有50个样本，每个样本有四个特征，分别是萼片长度（Sepal，Length）萼片宽度（Sepal，Width）花瓣长度（Petal，Length）和花瓣宽度（Petal，Width）我们可以使用scikit-learn库中的load_iris函数加载这个数据集。python
from，klearn.datasetsimport，load_irisirisload_irisX，irisdata
y，iristarget
2.划分训练集和测试集
为了评估