用Python完成下面的任务并给出代码实现：假设一名医生需要根据病人的症状为他们开出对应的药方。给定一个记录了200名病人的开药案例文件 drug.csv ，第一行是标题行：Age,Sex,BP,Cholesterol,Na_to_K,Drug 接下来的每行都包含了一个病人的年龄(age)、性别(sex)、血压水平(BP)、胆固醇水平(Cholesterol)、钠钾配给(Na_to_K) 信息，需要根据这些信息为他分配对应的药物(Drug) 例如 Age-23, Sex-F, BP-HIGH, Cholesterol-HIGH, Na_to_K-23.355 -> DrugY Age-47, Sex-M, BP-LOW, Cholesterol-HIGH, Na_to_K-13.093 -> drugC 需要构建模型，使用病人信息预测所需要的药物。在每种药物对应的病人中选取80%作为训练集，剩下20%数据作为测试集，最后需要给出模型在测试集上预测的效果（自行选择评估指标并说明原因）

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在本例中，我们将使用pandas库来读取数据集并进行预处理，使用sklearn库中的train_test_split函数来切分数据集，使用决策树算法来构建模型并进行预测，使用accuracy_score函数来评估模型的准确率。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('drug.csv')

# 数据预处理
X = data[['Age', 'Sex', 'BP', 'Cholesterol', 'Na_to_K']]
y = data['Drug']
X['Sex'] = X['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'M' else 0) # 将性别转化为数字
X = pd.get_dummies(X, columns=['BP', 'Cholesterol']) # 将血压水平和胆固醇水平进行独热编码

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用决策树算法来构建模型，并在测试集上进行预测和评估。

# 构建模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

最后，我们可以得到模型在测试集上的准确率。由于本例中药物种类较少，且每种药物对应的病人数目不太均衡，因此使用准确率作为评估指标是合理的。如果药物种类较多，或者每种药物对应的病人数目比较均衡，可以考虑其他评估指标，如F1分数等。