对多类信号数据集多分类的决策树python程序，带中文注释

好的，下面是一份决策树多分类程序的代码，它使用了 Python 和 scikit-learn 库，并带有中文注释。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集，并使用 pandas 将其转换为 DataFrame 结构
data = pd.read_csv("dataset.csv")

# 将数据集分为特征数据和标签数据
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将数据分为训练数据和测试数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据评估分类器
accuracy = clf.score(X_test, y_test)

# 输出评估结果
print("Accuracy: ", accuracy)

在这段代码中，我们首先读取了数据集，并使用 pandas 将其转换为 DataFrame 结构。然后我们将数据分为特征数据和标签数据，并将其分为训练数据和测试数据。接着，我们创建了一个决策树分类器，并使用训练数据训练了这个分类器。最后，我们使用测试数据评估了这个分类器，并输出了评估结果。