请写一段python代码，用核岭回归训练digits数据集

下面是使用核岭回归训练digits数据集的Python代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge

# 加载数据集
digits = load_digits()

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = KernelRidge(alpha=1.0, kernel='rbf', gamma=0.1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', score)

在这段代码中，我们使用了`load_digits`函数来加载digits数据集，并使用`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们使用`KernelRidge`类来构建模型，并使用`fit`函数对模型进行训练。最后，我们使用`score`函数来评估模型的准确性，并打印出结果。