利用给定的一组数据，训练一个能够正确分类新数据的机器学习模型。
一个包含多个实例的数据集，每个实例都有一组特征和一个目标标签。例如，一个包含人口统计信息的数据集，其中每个实例都有诸如年龄、性别、收入等特征，以及一个二元分类标签，例如 1 表示该个体购买了某个产品，0 则表示没有购买。
可以使用监督学习算法，如逻辑回归、决策树或神经网络，训练一个机器学习模型。将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后使用测试集验证模型的准确性和泛化能力。最后，可以使用该模型对新数据进行分类预测。