请给出python实现的代码

以下是一个使用决策树算法预测宫颈癌的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import metrics 

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

# 获取特征和目标变量
X = data.drop('cancer', axis=1)
y = data['cancer']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf = clf.fit(X_train,y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

其中，数据集文件名为"cervical_cancer.csv"，包含患者的各种特征属性和宫颈癌是否发生的标签。使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类来创建决策树模型，并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。然后，用fit方法拟合训练集，用predict方法对测试集进行预测，最后使用accuracy_score函数评估模型的准确率。