为以下两组数据创建一个分类模型：



数据集1: 猫、狗、兔子、熊猫、老虎

数据集2: 苹果、香蕉、西瓜、菠萝、草莓
对于数据集1和数据集2，为了创建分类模型，可以使用一些常见的机器学习算法，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等等。首先需要将每个样本转化为数值特征表示，可以使用独热编码或词袋表示等技巧。然后将标签（猫、狗、兔子，等等）映射到数字表示，如0、1、2、3、4，作为训练数据的真实标签。最后，将数据集拆分为训练集和测试集，并使用训练集来训练模型，使用测试集来评估模型的性能。