给定一个数据集，包含大量URL，创建一个脚本将使用机器学习技术对所有URL进行分类为“合法”或“恶意”。

要处理的数据集以及要使用的语言和库。
数据集：包含URL的数据集。
使用的语言：Python。
使用的库：scikit-learn、pandas、numpy。

以下是一个大致的处理流程：
1. 读入数据集，将其存储为pandas数据帧。
2. 提取每个URL的特征，如域名、路径长度、特殊字符的数量等等，使用这些特征创建特征向量。
3. 提取标签，将每个URL标记为“合法”或“恶意”。
4. 将数据拆分为训练集和测试集。
5. 使用机器学习算法（如决策树、逻辑回归、支持向量机等）对训练集进行训练。
6. 对测试集进行预测，并使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标评估模型性能。
7. 可能需要对算法参数进行调整以提高模型性能。
8. 最终，将该脚本应用于新的未知数据以进行分类。