给定一个分数分布的数据集，训练一个分类器来预测新数据点的类别。
- 训练集：10000个数据点，每个数据点有10个特征和一个类别标签，类别标签是0或1。
- 测试集：1000个数据点，每个数据点有10个特征和一个类别标签，类别标签是未知的。
使用监督学习算法，如决策树、支持向量机、随机森林等训练一个分类器，并经过交叉验证调整模型参数。用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能，如精确度、召回率、F1分数等。