用户购买意向预测模型pandas代码

以下是一个简单的购买意向预测模型的 Pandas 代码示例：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('购买意向数据.csv')

# 特征选择
X = data.drop(['购买意向'], axis=1)
y = data['购买意向']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', accuracy)

其中，`购买意向数据.csv` 是包含购买意向数据的 CSV 文件，模型使用决策树分类器，通过训练集和测试集的划分，训练模型并预测测试集，最后输出准确率。你需要根据实际数据和需求来调整代码。