根据给定的标签和样本数据集，训练一个能够分类新的样本的机器学习模型。
给定数据集的列是："性别"，"年龄"，"是否单身"，"收入"，"是否有信用卡欠款"，"购买意向"。
数据集中包含1000条数据，每条数据都有上述列的一些值。
标签是 "购买意向"：1 表示有购买意向，0 表示没有购买意向。
使用分类算法，如决策树或逻辑回归等，通过训练数据集来学习模型，以预测新的样本的购买意向。可以使用数据集中的 "性别"，"年龄"，"是否单身"，"收入"和"是否有信用卡欠款"等特征，来训练和优化模型。最终模型可以基于新数据进行预测购买意向。