编写一个用于分类电影的模型，要求模型对电影进行以下四分类：爱情、科幻、动作和喜剧。
数千部电影的数据集，包含关于电影类型、主演、导演、评分和票房等信息。
可以使用深度学习模型如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，将电影的各种信息(如类型、主演、导演、评分和票房)作为输入，然后输出概率分布，将其归类为爱情、科幻、动作或喜剧。

在处理输入数据时，可以使用词嵌入技术将文本信息转换为数字向量，方便模型处理。同时，可以使用批处理和数据增强技术提高模型训练效率和准确性。

最后，使用准确率、AUC值等指标来评估模型的性能，对其进行优化和调整。