给定一个数据集，使用 Python 编写代码来创建一个决策树模型，用于预测其中的类别标签。
数据集包含一组带有标签和特征的数据，其中标签和特征可以是离散值或连续值。
这是一个复杂的任务，需要使用适当的工具和算法，可能需要使用sklearn， pandas和numpy等Python库，然后使用DecisionTreeClassifier或DecisionTreeRegressor算法，构建决策树模型，并使用训练数据来进行模型拟合和预测。