给定一个商品数据集，训练一个分类器，可以根据商品的特征（如价格、颜色、制造商等）将商品分类为不同的类别。
数据集：

| 商品 | 价格 | 颜色 | 制造商 |
| - | - | - | - |
| A | 100 | 红 | 厂商1 |
| B | 200 | 蓝 | 厂商2 |
| C | 150 | 黄 | 厂商2 |
| D | 180 | 红 | 厂商3 |
| E | 90 | 蓝 | 厂商1 |
| F | 120 | 黄 | 厂商3 |
可以使用监督学习算法，如决策树、逻辑回归或支持向量机来训练一个分类器。将商品的价格、颜色和制造商作为特征，将商品所属的类别（可能是根据用途或类型）作为目标变量进行标注。然后使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的准确度。最后，使用训练好的分类器来对新的商品进行分类。