请利用sklearn库实现具体数据的决策树分类，

好的，我可以为您提供一个基本的决策树分类的代码示例，使用的是sklearn库中的DecisionTreeClassifier类。以下是代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

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

# 定义决策树模型
dtc = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
dtc.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = dtc.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为:", acc)

这段代码使用鸢尾花数据集作为示例数据集，将数据集分为训练集和测试集，然后使用sklearn中的DecisionTreeClassifier类定义一个决策树分类器。最后，利用训练好的模型对测试集进行预测，并使用accuracy_score函数计算准确率。