请在给定的数据集中训练出一个分类模型。
我们有一个包含10000个样本的数据集，每个样本中有500个特征，按照不同类别分成10个不同的类别。请训练一个分类模型，以在新的数据上预测样本属于哪个类别。
可以使用任何适合进行多分类问题的算法，如神经网络、决策树或随机森林等。根据数据集大小和特征数量，可以调整算法超参数以提高模型性能。最终评估模型在测试集上的性能，并选择最佳模型用于实际应用中的新数据的预测。