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import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv('service_usage.csv')
# 特征选择与划分
X = data[['request_count', 'response_time']]
y = data['success_flag']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 模型训练
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)
print("预测准确率:", model.score(X_test, y_test))
]]>
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