创建一个分类模型，该模型将电影根据其类型分类为动作、喜剧或恐怖。


训练数据集：
电影名称,类型
黑客帝国,动作
辣妈正传,喜剧
惊声尖叫,恐怖
哈利波特与魔法石,动作
功夫,动作
百变布鲁可,喜剧
红字,恐怖

测试数据集：
电影名称,类型
天使爱美丽,喜剧
末路狂花,动作
寂静岭,恐怖
你可以按如下步骤来创建分类模型：

1. 加载训练数据集和测试数据集，将电影名称转换为向量表示，并将类型转换为标签形式（例如，将“动作”转换为0，“喜剧”转换为1，“恐怖”转换为2）。

2. 构建机器学习模型，例如基于支持向量机（SVM）的分类器，并使用训练数据集训练模型。

3. 使用测试数据集对模型进行评估，例如计算准确率、召回率、F1分数等指标，以确定模型的性能如何。

4. 调整模型超参数或使用其他算法来提高模型的性能。

5. 将模型部署到实际生产环境中，并对新的电影进行分类。

需要注意的是，模型的性能取决于训练数据的质量和数量，因此需要尽可能收集更多和更好的训练数据。