from sklearn.metrics import roc_curve,auc,confusion_matrix import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #库 w=pd.read_csv("D:/pythonProject/venv/Trans.csv") w['intercept']=1.0 x_c=w.columns[[4,0,1,2]];y_c=w.columns[3] X=w[x_c];y=w[y_c] X=np.array(X);y=np.array(y) zid=np.ones(len(y));zid[:int(len(y)*0.2)]=0 x_x=X[zid==1,:];y_x=y[zid==1] x_t=X[zid==0,:];y_t=y[zid==0] result=sm.Logit(y_x,x_x).fit print(result.summary)

看起来您正在使用Python编写一个逻辑回归模型。在这段代码中，您首先导入所需的库，然后读取一个名为"Trans.csv"的文件，并将其存储在名为"w"的Pandas数据框中。接下来，您创建了一个名为"intercept"的新列，并将其值设置为1.0。然后，您选择了一些列作为自变量和一个列作为因变量，并将它们存储在名为"X"和"y"的NumPy数组中。接下来，您创建了一个名为"zid"的数组，并将其所有元素设置为1.0。然后，您将前20%的元素设置为0，以将数据集分成训练集和测试集。接下来，您将训练集和测试集分别存储在名为"x_x"和"x_t"的NumPy数组中，并将相应的标签存储在名为"y_x"和"y_t"的数组中。最后，您使用statsmodels.api库中的Logit函数来拟合逻辑回归模型，并将结果存储在名为"result"的变量中。您还打印了模型的摘要。

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import pandas as pd import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 计算准确性 import numpy as np from sklearn.tree import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # 画图 from sklearn.metrics import confusion_matrix # 绘制混淆矩阵时使用 from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 绘制ROC曲线时使用 from sklearn.preprocessing import label_binarize # 使用sklearn中的LabelBinarizer可以将多分类标签转化为二分类标签 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

您的代码看起来像是在使用Python中的一些流行的机器学习库，如Pandas、Scikit-learn和Numpy。通过这些库，您可以进行数据处理、训练和评估机器学习模型。

具体来说，您的代码中使用了以下功能：

- 导入了pandas、os、sklearn等库；
- 使用sklearn中的train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集；
- 使用RandomForestClassifier（随机森林分类器）进行分类任务；
- 使用accuracy_score函数计算模型的准确度；
- 导入numpy库；
- 使用plot_tree函数绘制决策树；
- 使用confusion_matrix函数绘制混淆矩阵；
- 使用roc_curve和auc函数绘制ROC曲线；
- 使用LabelEncoder和LabelBinarizer函数将标签进行编码。

总的来说，这些功能可以帮助您构建和评估机器学习模型。

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等。其中，NumPy是Python科学计算的核心库，Pandas是数据处理的重要库，Matplotlib是绘图库，scikit-learn是机器学习库。接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。