基于以下数据集，使用适当的算法训练一个分类器来预测球队在本赛季中获胜的可能性。
该数据集包含每个球队的以下统计数据：
- 得分（Score）
- 失分（Opponent score）
- 投篮命中率（Field goal percentage）
- 命中率（Shooting percentage）
- 失误（Turnovers）
- 犯规（Fouls）
- 篮板球（Rebounds）
可以使用监督学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络等算法来训练分类器。具体选择算法要根据数据集大小、特征的数量及复杂度、模型的准确度等因素进行权衡。同时，需要将数据集拆分成训练集和测试集，使用训练集进行模型训练，使用测试集进行模型评估，确保模型具有良好的泛化能力。