基于给定的数据集，训练一个机器学习算法进行分类任务。


数据集：决策树分类数据集（可以从sklearn中加载）
代码实现如下： 

```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy score: {acc}")
``` 

这段代码从sklearn.datasets中加载鸢尾花数据集，使用决策树分类器来进行分类预测任务，并计算模型的准确率。其中，利用train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集，预测结果采用accuracy_score方法计算模型准确率。