分析这些代码，并且解释每个函数的作用：scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)

这些代码涉及机器学习中对XGBoost模型的评估和预测。

1. `scores_XGB = []`：创建一个空列表用于存储XGBoost模型的评估指标得分。

2. `scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))`：在`scores_XGB`列表中添加精确度指标得分，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

3. `scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))`：在`scores_XGB`列表中添加召回率指标得分，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

4. `confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred)`：计算混淆矩阵并将其赋值给`confusion_matrix_XGB`变量，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。

5. `f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None)`：计算F1得分并将其分配给`f1_score_XGB`变量，使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`，具有二元分类问题的二进制平均，F1度量在精确率和召回率之间进行平衡。

6. `predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X)`：使用XGBoost分类器对新数据做出预测，并将其分配给`predictions_xgb`变量，这里使用的是`predict_proba`而不是`predict`，是因为我们需要得出概率而不是类别标签。