python数据挖掘 决策树 单身 年收入55千元

以下是一个基于决策树的Python数据挖掘例子，用于预测一个人是否单身，假设该人年收入为55千元：

from sklearn import tree

# 特征数据集
# 特征1：年龄，特征2：收入
features = [[25, 40], [30, 55], [35, 70], [40, 80], [45, 90], [50, 100], [55, 110], [60, 120], [65, 130], [70, 140]]

# 标签数据集，0表示已婚，1表示单身
labels = [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]

# 创建决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf = clf.fit(features, labels)

# 预测
result = clf.predict([[55, 55]])

# 输出结果
if result == 0:
    print("已婚")
else:
    print("单身")

根据上述代码，我们可以得出结论：该人是单身。