from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

wine = datasets.load_wine()

X = wine.data[:, [0, 2, 5]]

y = wine.target

train_X, test_X, train_y, test_y = \

train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

model.fit(train_X, train_y)

（1）本代码采用的是什么学习类型的什么算法？该算法做的是什么工作？

（2）研究的是什么数据集？选择的特征是什么？

（3）test_size = 0.25 的含义是？model.fit(train_X, train_y) 的含义是？

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn import datasets

from sklearn.model_selection import train_test_split

wine = datasets.load_wine()

X = wine.data[:, 2:6] 

y = wine.target

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=10)

model = LogisticRegression(max_iter=200)

model.fit(train_x, train_y)

（1）本代码采用的是什么学习类型的什么算法？该算法做的是什么工作？

（2）研究的是什么数据集？选择的特征是什么？

（3）test_size = 0.25 的含义是？model.fit (train_x, train_y) 的含义是？

特征变量：用户年龄、性别、月度消费金额、浏览商品时长、收藏商品数量、历史购买次数；

目标变量：用户是否会购买平台推荐的新品（是 / 否，二分类标签）；

数据规模：10 万条用户记录，无明显缺失值和异常值，特征与目标变量存在非线性关系。

请为该场景选择合适的机器学习模型，并详细说明选择理由，同时说明不选择其他常见模型的原因