为指定的一组数据集建立一个分类模型。


- 一个包含至少1000个数据点和至少20个特征的数据集
- 需要使用的算法或技术，例如决策树或神经网络。
对于这样的大型数据集，神经网络或随机森林是比较合适且常用的分类算法。

如果数据集的特征具有明显的层次结构并且样本数量足够大，可以尝试使用深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

如果特征之间存在一些明显的相互依赖关系，则可以使用决策树或随机森林等树形模型。