使用边缘计算优化Iris数据集分类模型

边缘计算是一种分布式计算模型，它将计算和数据处理推向接近数据源的边缘设备。这种计算模型的出现是为了解决云计算中数据传输和延迟的问题。在本文中，我们将探讨如何使用边缘计算来优化Iris数据集分类模型。

Iris数据集是一个经典的机器学习问题，它包含了150个样本，每个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本还有一个类别标签，表示鸢尾花的种类，包括Setosa、Versicolor和Virginica。我们的目标是根据这些特征来预测鸢尾花的种类。

首先，让我们导入所需的Python库，并加载Iris数据集：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载Iris数据集
iris = datasets