生成一个python程序，用于实现按照请求特征对域名进行二分类

好的，以下是一个简单的Python程序，用于根据请求特征对域名进行二分类：

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

# 读取数据，数据格式为csv文件，包含特征和标签
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分开
X = data.iloc[:,:-1]
y = data.iloc[:,-1]

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树模型并训练
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy*100))

在上面的代码中，我们使用了pandas库来读取csv格式的数据，并使用sklearn库中的决策树模型对数据进行建模。我们还使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用accuracy_score函数计算模型的准确率。你可以根据自己的需求更改代码中的参数和模型类型。