您可以在Orange中简单地对您的解决方案进行原型设计（它是一个在底层使用scikit-learn的 Python 库）。它还具有简洁的 GUI。

但是只有两个功能（state和renting_reason），恐怕您的模型可能不像您希望的那样精确，除非您有很多示例可以学习。

使用 python 时，“标准”方法是使用numpy库进行数据操作。如果你有更复杂的需求pandas库也是一个很好的主意。

为了训练预测模型，我强烈推荐scikit-learn。它提供了广泛的机器学习算法，并且有非常好的在线文档和示例。

根据您的需要，可能会有更有效的方法，但根据经验，您使用上述库的实现就足够了。

如果您不处理大型数据集，我建议您使用pickle来保存中间 python 对象，而不必再次重新计算它们。