给定一组电影评分数据，建立一个分类器来预测用户是否会喜欢一个给定的电影。 


以下是一组示例电影评分数据：
- 用户1：阿甘正传（5星）、星球大战（3星）、谍影重重（4星）、速度与激情（2星）
- 用户2：星球大战（5星）、速度与激情（4星）、黑客帝国（3星）、杀死比尔（1星）
- 用户3：阿甘正传（4星）、谍影重重（5星）、速度与激情（3星）、黑客帝国（2星）
这是一个经典的监督学习问题，建议使用适当的分类算法，例如决策树、逻辑回归或支持向量机等，来训练一个模型，以预测用户是否会喜欢电影。在训练模型之前，需要从提供的数据中提取有价值的特征和标签，并进行预处理和特征工程。最后，将模型应用于新数据并评估其性能。