我要实现的中文的类型，比如我是一只鲨鱼，属于哺乳动物，给出完整的代码，以及以data.csv为训练集文件，输出模型，

好的，你要实现的是一个中文文本分类模型，给定一段中文文本，可以自动识别其所属的类型，比如动物的种类、食品的类型等。下面是你需要实现的代码：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.externals import joblib

# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 分词
def chinese_word_cut(mytext):
    return " ".join(jieba.cut(mytext))

df['cut_comment'] = df.comment.apply(chinese_word_cut)

# 计算词频
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df.cut_comment)
y = df.label

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 保存模型
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')

这段代码首先读取训练集数据，然后进行分词和计算词频，最后使用朴素贝叶斯分类算法训练模型，并将模型和词频统计器保存在本地。

接下来，你可以使用以下代码加载模型并使用它进行预测：

import jieba
from sklearn.externals import joblib

# 加载模型和词频统计器
clf = joblib.load('model.pkl')
vectorizer = joblib.load('vectorizer.pkl')

# 分词
def chinese_word_cut(mytext):
    return " ".join(jieba.cut(mytext))

# 预测分类
def predict_category(text):
    text_cut = chinese_word_cut(text)
    X = vectorizer.transform([text_cut])
    y_pred = clf.predict(X)
    return y_pred[0]

# 测试
text = '我是一只鲨鱼，属于哺乳动物'
print(predict_category(text)) # 输出 '动物'

这段代码首先加载模型和词频统计器，然后定义了一个函数 `predict_category`，用于对给定的文本进行预测。最后，我们使用测试文本进行预测，并输出预测结果。

注意：这里的分类器使用了朴素贝叶斯算法，只适用于文本分类问题。如果你想处理其他类型的数据，请选择适合的分类器。