给定一组数据，使用分类算法预测一个新样本的类别。


下表展示了一组汽车的数据样本，其中每行代表一辆车，每列表示一个属性。最后一列表示类别。使用前6行数据建立模型，然后预测第7行的类别。
| 品牌 | 车龄 | 车型 | 里程（公里）| 是否事故 | 类别 |
|------|------|------|-------------|----------|------|
| BMW  | 1    | SUV  | 10000       | 否       | 高   |
| Audi | 2    | 轿车 | 5000        | 否       | 高   |
| Benz | 3    | 轿车 | 20000       | 是       | 中   |
| BMW  | 2    | 轿车 | 9000        | 否       | 高   |
| Audi | 4    | SUV  | 1000        | 否       | 高   |
| Benz | 2    | SUV  | 15000       | 是       | 中   |
| Audi | 1    | 轿车 | 12000       | 否       |    ? |
可以使用基于决策树或K最近邻（KNN）算法对数据进行分类。使用前六行数据建立模型，然后根据新样本的属性值，应用模型并预测其类别。