csv数据集，十个变量，三个分类。请给出结构相同的开源代码下载地址

以下是一个利用鸢尾花数据集进行分类的Python代码示例，这个数据集也包含了十个变量和三个分类：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

# 添加列名
data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 分离出特征变量和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将目标变量转换为数字标签
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要将其修改为适合你的数据集和模型的代码。另外，你需要将 `iris.data` 替换为你自己的数据集文件名。你也可以使用该数据集的其他来源，比如Kaggle等。