给定一组数据集，使用机器学习算法进行分类，并生成分类报告。


数据集包含1000个记录，每个记录包含10个特征，其中包括数字和文本数据。您将需要将数据集分成训练集和测试集，并使用分类算法对测试集进行分类。您可以选择任何监督式学习算法并使用适当的准确性指标。
1. 将数据集随机分成训练集和测试集，常用比例是70%~80%的数据用于训练，剩余的数据用于测试。
2. 对于包括数字和文本数据的特征可以使用特征工程方法进行处理，比如数值型特征标准化，文本型特征提取TF-IDF值等。
3. 选择适当的分类算法，比如随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯等，使用训练集对算法进行训练和调参。
4. 在测试集上对模型进行评价，使用准确性指标比如准确率、精度、召回率、F1值等进行分类报告的生成。
5. 根据分类报告对模型进行改进，比如增加数据量、优化特征工程、更换算法等，以达到更好的分类效果。