给定一组包含香蕉，苹果和橙子的水果数据集，创建一个分类器，能够对新的数据进行分类。你需要将你的分类器使用Python或其他编程语言构建，并给出启动脚本。


以下是水果数据集:
{（"黄色"，“长条形”，“甜味”，“香蕉”），（"红色"，“圆形”，“酸味”，“苹果”），（"橙色"，“圆形”，“甜味”，“橙子”）}
假设你采用决策树模型来构建分类器，以下是Python代码实现的示例：

```
from sklearn import tree

# 构造训练数据集
features = [
    ["黄色", "长条形", "甜味"],
    ["红色", "圆形", "酸味"],
    ["橙色", "圆形", "甜味"]
]
labels = ["香蕉", "苹果", "橙子"]

# 训练模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)

# 预测新数据
new_data = [["绿色", "椭圆形", "酸味"]]
result = clf.predict(new_data)

print("预测结果：", result[0])
```

启动脚本:

```
python classification.py
```

此代码通过sklearn库中的DecisionTreeClassifier构造决策树模型，并使用fit函数来训练模型。训练完毕后，我们定义一个新的样本new_data，然后调用predict函数来对新数据进行分类预测。代码会输出预测结果。