根据给定的电影数据集，创建一个分类模型来预测电影的类型。
数据集包括以下特征：电影名称、导演、演员、电影时长、电影类型、电影制片国家/地区、电影语言、电影发行时间。
示例条目：
电影名称：阿凡达
导演：詹姆斯·卡梅隆
演员：萨姆·沃辛顿、佐伊·索尔达娜
电影时长：162分钟
电影类型：动作、冒险、科幻
电影制片国家/地区：美国
电影语言：英语
电影发行时间：2009年12月18日
需要使用相关算法、技术和工具来处理和分析电影数据集，对特征进行预处理、特征提取，进行数据清洗、特征工程、模型训练和评估。常用分类模型包括逻辑回归、决策树、随机森林和神经网络等。在模型评估中需要使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标进行评估和比较。