根据所提供的电影分类数据集，使用机器学习算法训练一个电影分类器。
数据集：包含电影信息和分类的数据集。
可以使用监督学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）来训练电影分类器，输入应包含电影属性（如导演、演员、时长、评分等）和电影分类标签。在训练过程中，应使用交叉验证技术来评估模型的性能，并使用适当的指标（如精确度、召回率、F1得分等）来衡量分类器的准确性。最后，通过训练好的模型对新电影进行分类。