请写一段代码用LDA对文本进行主题提取，并用主题提取的结果使用决策树进行文本分类

以下是一个使用Python中的gensim库进行LDA主题提取和决策树文本分类的示例代码：

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

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

# 数据预处理，去除停用词、标点符号等
def preprocess(text):
    # 进行文本预处理，例如去除停用词、标点符号等
    return processed_text

# 对文本进行预处理
data['text'] = data['text'].apply(preprocess)

# 将文本转化为词袋向量
dictionary = gensim.corpora.Dictionary(data['text'])
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in data['text']]

# 训练LDA模型
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=10, id2word=dictionary)

# 提取主题特征
def get_lda_features(text):
    # 将文本转化为词袋向量
    bow = dictionary.doc2bow(text)
    # 提取主题特征
    lda_features = [score for topic_id, score in lda_model[bow]]
    return lda_features

# 将文本转化为主题特征向量
data['lda_features'] = data['text'].apply(get_lda_features)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['lda_features'], data['category'], test_size=0.2)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(list(X_train), y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(list(X_test))

# 计算预测准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们首先读取了一个数据集，然后进行文本预处理。接下来，我们使用gensim库将文本转化为词袋向量，并训练LDA模型来提取主题特征。然后，我们将每个文本转化为主题特征向量，并将其作为输入特征，使用决策树模型进行分类。最后，我们计算了在测试集上的准确率。