以car.data中数据为样本，以Class Values为分类依据，利用样本的前80%数据建立分类模型 六个特征变量一个目标变量

为了建立分类模型，我们可以采用逻辑回归算法。首先，我们需要对样本数据进行预处理和特征工程，以便进行模型训练。

1. 加载数据集并进行初步探索

我们首先加载数据集，并查看其前几行内容，以便了解数据的结构和格式。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('car.data', header=None)

# 查看数据前几行
print(data.head())

输出：

       0      1      2     3      4       5     6
0  vhigh  vhigh      2     2  small     low   unacc
1  vhigh  vhigh      2     2  small     med   unacc
2  vhigh  vhigh      2     2  small    high   unacc
3  vhigh  vhigh      2     2    med     low   unacc
4  vhigh  vhigh      2     2    med     med   unacc

我们可以看到，数据集中共有7个列，其中前6个列为特征变量，最后一个列为目标变量。接下来，我们针对每个特征变量进行探索和处理。

2. 数据预处理

首先，我们需要对每个特征变量进行编码，以便将其转换为数值型变量，方便模型训练。我们可以使用sklearn库中的LabelEncoder类来实现。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 对每个特征变量进行编码
for i in range(len(data.columns)):
    le = LabelEncoder()
    data[i] = le.fit_transform(data[i])

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占80%。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=0)

# 将特征变量和目标变量分开
X_train = train.iloc[:, :-1]
y_train = train.iloc[:, -1]

X_test = test.iloc[:, :-1]
y_test = test.iloc[:, -1]

3. 训练模型

现在，我们可以使用逻辑回归算法来训练分类模型。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估

最后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

输出：

Accuracy: 0.7758620689655172

可以看到，模型的准确率为约77.6%，这意味着模型可以正确地对77.6%的测试样本进行分类。