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import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假设我们有一个包含用户行为的数据集
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
# 特征选择和标签分离
X = data[['click_count', 'time_spent']]
y = data['action_type']
# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
predictions = clf.predict(X_test)
print("模型准确率:", clf.score(X_test, y_test))
]]>