生成一个人工智能程序的伪代码，该程序能够在给定的数据集上训练模型，以进行分类任务。


数据集
以下是伪代码，用于生成一个能够在给定数据集上进行分类任务的人工智能程序：

```
# 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn

# 载入数据集

data = pd.read_csv('数据集路径')

# 分离特征与标签

features = data.iloc[:,:-1] # 特征
labels = data.iloc[:,-1] # 标签

# 分割数据集为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型

from sklearn.svm import SVC
model = SVC(kernel='linear')

# 训练模型

model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

# 保存模型

import pickle
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)
```

注：以上伪代码使用支持向量机（SVM）作为分类器，训练完成后将模型保存在了model.pkl文件中。