给你一组数据集，要求你从中找出最佳的分类模型。其中数据集包括以下变量：年龄、性别、教育水平、收入、购买偏好、地理位置。
 
这是一个关于在线购物者的数据集，包括2000个样本。每个样本都记录了该购物者的年龄、性别、教育水平、收入、购买偏好和地理位置。其中购买偏好的度量为一个0-10之间的数字，数字越高表示对该商品的偏好越高。
在选择最佳分类模型之前，需要确定数据集的目标变量是什么。如果目标是预测购买偏好，则可以使用回归模型，如线性回归或Logistic回归。如果目标是将购物者分为几个组别，则可以使用分类模型，如KNN或决策树方法。具体选择哪种模型还需要考虑数据集的属性，如是否存在数据倾斜、是否存在噪声、是否存在缺失数据等因素。最终选择的模型应该具有高准确率、高可解释性和高泛化能力。