根据以下数据集，创建一个分类器以预测患者是否患有特定疾病。
数据集包含患者的年龄、性别、体重、血压、体温、心率和患有疾病的二元变量（是/否）。样本数据如下：

| 年龄 | 性别 | 体重 | 血压 | 体温 | 心率 | 疾病 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 37 | 女 | 132 | 120/80 | 37.1 | 85 | 否 |
| 45 | 男 | 177 | 140/90 | 36.8 | 72 | 是 |
| 28 | 女 | 115 | 118/70 | 37.4 | 90 | 否 |
| 52 | 男 | 198 | 130/88 | 37.2 | 78 | 是 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
可以使用各种分类算法（如逻辑回归，决策树，支持向量机等）来创建分类器，通过对数据进行训练，在测试时预测患者是否患有特定疾病。预测变量将是疾病列，其余列将用作特征。在进行预测之前，需要进行数据清洗和特征选择等预处理步骤来提高分类器的准确性。