根据提供的数据集，使用机器学习模型进行二分类任务，预测输入样本是属于哪一类别。
数据集包含1000个样本，每个样本包含10个特征和一个二分类标签。特征和标签都是数值类型。以下是数据集中的一个样本示例：
特征：[0.5, 0.2, 0.7, 0.8, 0.1, 0.4, 0.9, 0.2, 0.6, 0.3]
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你需要使用这个数据集来训练一个二分类的机器学习模型，并预测以下输入样本：
特征：[0.2, 0.3, 0.8, 0.4, 0.6, 0.1, 0.5, 0.9, 0.7, 0.4]
使用数据集训练一个二分类的机器学习模型，可以选择不同的算法和框架，例如 logistic回归，支持向量机(SVM)，人工神经网络等。训练完成后，使用这个模型对输入样本进行预测。预测结果是这个样本属于其中一个类别（正类或负类）。