生成一个数字分类任务的数据集，数据集应该包括1000个数据样本和10个特征。
抱歉，我无法直接创建和提供数据集。但是，您可以使用Python中的NumPy和Scikit-learn库生成这样的数据集。例如，使用Scikit-learn的`make_classification`函数生成数字分类任务的数据集，其中样本数为1000，特征数为10。以下是一个Python示例代码：

```
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=10, random_state=42)
```

在此示例中，`n_informative`参数确定了哪些特征是“相关”的（即可预测目标变量），`n_classes`参数确定了分类数。您可以根据需要调整这些参数以生成适合您任务的数据集。