请编写代码实现train_and_predict功能,实现能够根据四个特征对三种类型的鸢尾花进行分类。 train_and_predict函数接收三个参数: train_input_features—二维NumPy数组,其中每个元素都是一个数组,它包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 train_outputs—一维NumPy数组,其中每个元素都是一个数字,表示在train_input_features的同一行中描述的鸢尾花种类。0表示鸢尾setosa,1表示versicolor,2代表Iris virginica。 prediction_features—二维NumPy数组,其中每个元素都是一个数组,包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 该函数使用train_input_features作为输入数据,使用train_outputs作为预期结果来训练分类器。请使用训练过的分类器来预测prediction_features的标签,并将它们作为可迭代对象返回(如list或numpy.ndarray)。结果中的第n个位置是prediction_features参数的第n行。
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