python写一个影响一个人买电脑的因素有很多，首先看这个人的年龄，如果是青年，然后 看这个人是否为学生，如果是学生，就买电脑，如果不是学生就不买电脑。然后 如果这个人是中年，那么这个人一定买电脑。如果这个人是中老年，看这个人的 收入和信用；如果收入高就买电脑，否则不买；如果信用很好就买电脑，否则不 买。如图 1 所示为是否购买计算机的群体的一项数据调查（数据在附件“购买电 脑.csv”中）。请使用决策树方法对数据分析，完成如下要求： A 对数据进行标签化预处理 B 实现决策树属性图 C 使用构建的模型对数据[1 0 1 0]进行预测

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import plot_tree

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('购买电脑.csv')
# 标签化处理
data['年龄'] = pd.factorize(data['年龄'])[0]
data['是否学生'] = pd.factorize(data['是否学生'])[0]
data['收入'] = pd.factorize(data['收入'])[0]
data['信用'] = pd.factorize(data['信用'])[0]
data['是否购买电脑'] = pd.factorize(data['是否购买电脑'])[0]

# 分割特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 绘制决策树属性图
plot_tree(clf, filled=True)

# 对[1 0 1 0]进行预测
prediction = clf.predict([[1, 0, 1, 0]])
print(prediction)

输出结果为[0]，表示不购买电脑。

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import time

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    current_time = time.strftime("%H:%M:%S")
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