解释代码# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]

这段代码是在使用knn算法对数据进行试探性运算，并使用封装函数来实现这个过程。其中，knn_score函数是用来计算给定k值时的测试集和训练集的平均得分（score）的。在这段代码中，使用了交叉验证的技术来获取更加准确的评分结果。

在knn_score函数中，首先创建了一个knn对象，然后通过train_test_split函数将数据集拆分成训练集和测试集，接着用训练集来训练knn模型，并用测试集评估模型的性能。这个过程重复了100次，每一次都是使用不同的训练集和测试集。最后，计算得分的平均值，并将测试集和训练集的得分返回。

在主函数中，使用了一个字典result_dict来存储不同k值下的测试集和训练集得分。通过循环遍历k_list列表中的k值，分别调用knn_score函数来计算得分，并将结果存储在result_dict中。

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# 封装函数来进行knn试探性运算 def knn_score(k,X,y): # 构造算法对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k) scores = [] train_scores = [] for i in range(100): # 拆分 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1) # 训练 knn.fit(X_train,y_train) # 评价模型 scores.append(knn.score(X_test,y_test)) # 经验评分 train_scores.append(knn.score(X_train,y_train)) return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean() # 调参 result_dict = {} k_list = [1,3,5,7,9,11] for k in k_list: score,train_score = knn_score(k,X,y) result_dict[k] = [score,train_score]利用这段代码调用tkinter库实现界面

可以使用`tkinter`库来创建一个窗口界面，然后在界面上添加按钮，当按钮被点击时，调用`knn_score()`函数进行试探性运算并将结果显示在界面上。

以下是一个简单的示例代码：

import tkinter as tk
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

def knn_score(k,X,y):
    # 构造算法对象
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = k)
    scores = []
    train_scores = []
    for i in range(100):
        # 拆分
        X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1)
        # 训练
        knn.fit(X_train,y_train)
        # 评价模型
        scores.append(knn.score(X_test,y_test))
        # 经验评分
        train_scores.append(knn.score(X_train,y_train))
    return np.array(scores).mean(),np.array(train_scores).mean()

# 创建窗口
root = tk.Tk()
root.title("KNN试探性运算")

# 添加标签
label1 = tk.Label(root, text="KNN试探性运算", font=("Arial", 16))
label1.pack()

# 添加按钮
button1 = tk.Button(root, text="运算", font=("Arial", 12))
button1.pack()

# 添加文本框
text1 = tk.Text(root, width=50, height=10)
text1.pack()

# 绑定按钮事件
def button_click():
    X = # 定义特征矩阵
    y = # 定义目标变量
    result_dict = {}
    k_list = [1,3,5,7,9,11]
    for k in k_list:
        score,train_score = knn_score(k,X,y)
        result_dict[k] = [score,train_score]
    # 将结果显示在文本框中
    text1.delete(1.0, tk.END)
    text1.insert(tk.END, str(result_dict))

button1.config(command=button_click)

# 运行窗口
root.mainloop()

注意：此示例代码中的`X`和`y`需要根据实际情况进行定义。