本文通过Python的scikit-learn库实现了一个基于随机森林的用户购车意向预测项目。项目使用30条用户数据，包含年龄、性别等特征，通过OrdinalEncoder进行特征编码后，构建随机森林分类器进行训练和预测。结果表明，模型在测试集上准确率为0.5，并能输出新用户的购车概率。案例完整展示了机器学习从数据预处理到模型应用的流程，重点强调了分类特征处理、随机森林参数设置及多维度模型评估的重

优化城市环境治理，降低 PM2.5 浓度是提升幸福指数的关键 平衡房价与收入关系，减少通勤时间，缓解生活压力 增加公园绿地等公共空间，提升居民生活品质 完善社会保障体系（如养老保险），增强居民安全感 通过本项目分析可见，幸福指数是一个多维度平衡的结果，需综合考量经济、环境、社会资源等多重因素。通过这种分析和可视化，可以观察到不同行政级别的城市在幸福指数上的差异，例如一线城市的平均幸福指数最高，而五

优化城市环境治理，降低 PM2.5 浓度是提升幸福指数的关键 平衡房价与收入关系，减少通勤时间，缓解生活压力 增加公园绿地等公共空间，提升居民生活品质 完善社会保障体系（如养老保险），增强居民安全感 通过本项目分析可见，幸福指数是一个多维度平衡的结果，需综合考量经济、环境、社会资源等多重因素。通过这种分析和可视化，可以观察到不同行政级别的城市在幸福指数上的差异，例如一线城市的平均幸福指数最高，而五