根据提供的数据集，训练一个分类模型，用于预测客户是否会购买一种产品。
数据集包括客户的年龄、性别、收入和过去购买该产品的历史记录。
可以尝试使用监督学习算法（如决策树、逻辑回归等）来训练该分类模型，将客户的年龄、性别、收入以及过去购买历史记录作为特征，将客户是否购买该产品作为目标变量。在训练模型之前，需要对数据进行适当的清洗和预处理，如填补缺失值、特征缩放和编码等。在训练完成后，可以使用测试数据集进行模型评估和验证，以确保其具有较好的泛化能力和预测准确率。