在给定的数据集上使用决策树算法来训练一个分类模型。
以下是一个简单的数据集的示例，其中包括三个特征和一个二元分类目标变量。
|特征1|特征2|特征3|分类|
|----|----|----|----|
|1.0|2.0|3.0|1|
|4.0|5.0|6.0|0|
|7.0|8.0|9.0|1|
请使用该数据集训练一个决策树分类器，并使用10折交叉验证方法评估其性能。
以下是你可以执行的步骤：
1. 从机器学习库中导入决策树分类器。
2. 将数据集加载到数据帧中。
3. 将目标变量分离到另一个数据帧中。
4. 将数据集分为训练和测试集。
5. 导入10折交叉验证库。
6. 使用交叉验证评估决策树分类器的性能。

下面是一个可能的Python代码示例：

```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score

# 加载数据集
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 将目标变量分离到另一个数据帧中
X = df.drop('分类', axis=1)
y = df['分类']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 实例化决策树分类器
dt = DecisionTreeClassifier()

# 使用10折交叉验证评估决策树分类器的性能
scores = cross_val_score(dt, X_train, y_train, cv=10)
avg_score = sum(scores)/len(scores)

# 打印交叉验证得分
print('交叉验证得分:', scores)
print('平均分:', round(avg_score, 2))

# 训练决策树分类器
dt.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = dt.predict(X_test)

# 打印性能指标
print('测试集得分:', dt.score(X_test, y_test))
```

注意，由于数据集非常小，因此在划分数据集时，测试集可能只包含1或2个样本。在实际情况下，应该使用更大的数据集来确保模型性能的可靠评估。