为给定的一组数据集创建一个分类模型。
数据集由以下特征组成：身高（厘米）、体重（千克）、年龄（岁）、性别（男/女）和健康状况（健康/患病）。
为给定的数据集创建分类模型，你需要采取以下步骤：

1. 收集并清理数据：收集数据并删除缺失值、重复项和不必要的列。

2. 分析数据：了解数据分布和特征之间的关系。

3. 选择模型：根据数据集中的问题和特点选择一个合适的分类模型。

4. 分割数据：将数据集分为训练集和测试集。

5. 训练模型：使用训练集来训练分类模型。

6. 测试模型：使用测试集来测试模型性能。如果模型性能满足预期，则可以将模型部署到生产环境中。

需要注意的是，在选择模型时，你需要考虑数据集的特点和目标，例如在本例中，可能需要考虑使用适合处理分类问题的模型。