第3关：社交圈子预测2 的代码

"社交圈子预测2"通常是一个数据分析或机器学习项目中的示例，它涉及通过用户的行为、兴趣或其他数据来预测他们可能加入的社交圈或社区。具体的代码实现会依赖于使用的编程语言和相关的库，比如Python的Pandas处理数据，Scikit-learn做特征工程和模型训练，TensorFlow或PyTorch进行深度学习等。

以下是一个简化的伪代码概述：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
data = pd.read_csv('social_circle_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('target_circle', axis=1) # 特征
y = data['target_circle'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练随机森林模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = clf.predict(X_test)

# 评估性能
accuracy = clf.score(X_test, y_test)

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