基于给定的数据集，构建一个能够对新数据进行分类的机器学习模型。
给定一个数据集，其中包含有关用户购买行为的信息，包括购买日期、购买者所在地区、购买金额等。数据集还包括有关购买商品类别的标签，如“家具”、“食品”等。
可以使用监督学习算法，如决策树、随机森林或支持向量机等，对购买行为数据集进行训练，并构建一个分类模型。在训练过程中，可以将购买日期、购买者所在地区、购买金额等数据作为特征，将购买商品类别作为标签。通过该模型，可以将新的购买行为数据进行分类。