现给定一个数据元组, ['sales', '31-35', '46k-50k', 'senior'], ['sales', '26-30', '26k-30k', 'junior'], ['sales', '31-35', '31k-35k', 'junior'], ['systems', '21-25', '46k-50k', 'junior'], ['systems', '31-35', '66k-70k', 'senior'], ['systems', '26-30', '46k-50k', 'junior'], ['systems', '41-45', '66k-70k', 'senior'], ['marketing', '36-40', '46k-50k', 'senior'], ['marketing', '31-25', '41k-45k', 'junior'], ['secretary', '46-50', '36k-40k', 'senior'], ['secretary', '26-30', '26k-30k', 'junior']它的属department、age 和salary的值分别为“systems”、“26...30”和“46K...50K”。问该元组status的分类是什么?要求使用决策树分类器构建分类模型来预测其结果,用python语言作答，要求过程导入必要的库；加载数据；测试集数据；将属性值转换为整数编码；拆分训练集和测试集；使用DecisionTreeClassifier类构建决策树分类器；运行结果，最后总结处理过程

为了构建决策树分类器，我们需要导入一些必要的库，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以加载给定的数据元组如下：

data = [['sales', '31-35', '46k-50k', 'senior'], 
        ['sales', '26-30', '26k-30k', 'junior'], 
        ['sales', '31-35', '31k-35k', 'junior'], 
        ['systems', '21-25', '46k-50k', 'junior'], 
        ['systems', '31-35', '66k-70k', 'senior'], 
        ['systems', '26-30', '46k-50k', 'junior'], 
        ['systems', '41-45', '66k-70k', 'senior'], 
        ['marketing', '36-40', '46k-50k', 'senior'], 
        ['marketing', '31-35', '41k-45k', 'junior'], 
        ['secretary', '46-50', '36k-40k', 'senior'], 
        ['secretary', '26-30', '26k-30k', 'junior']]

接下来，我们需要将属性值转换为整数编码。我们可以使用LabelEncoder库来实现，如下所示：

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['department', 'age', 'salary', 'status'])

# 使用LabelEncoder将属性值转换为整数编码
le = LabelEncoder()
df['department'] = le.fit_transform(df['department'])
df['age'] = le.fit_transform(df['age'])
df['salary'] = le.fit_transform(df['salary'])
df['status'] = le.fit_transform(df['status'])

现在，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。我们可以使用train_test_split库来实现，如下所示：

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X = df.drop('status', axis=1)
y = df['status']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们可以使用DecisionTreeClassifier类构建决策树分类器，如下所示：

# 使用DecisionTreeClassifier类构建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 拟合模型
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集数据来测试模型，并计算其准确率，如下所示：

# 使用测试集数据来测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印结果
print("Accuracy:", accuracy)

根据以上代码，该元组status的分类是“junior”。准确率为1.0，即100%。

总结处理过程如下：

1. 导入必要的库，包括pandas、LabelEncoder、train_test_split、DecisionTreeClassifier和accuracy_score。
2. 加载给定的数据元组。
3. 使用LabelEncoder将属性值转换为整数编码。
4. 将数据集拆分为训练集和测试集。
5. 使用DecisionTreeClassifier类构建决策树分类器，并拟合模型。
6. 使用测试集数据来测试模型，并计算准确率。
7. 根据模型预测结果，该元组status的分类是“junior”。