2.用KNN建立分类模型，分析模型的准确率。（30分） from sklearn import neighbors knn = neighbors.KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test) 3.采用DecisionTreeClassifier决策树模型建模，比较各因素的重要性(feature_importances_)，并分析模型的准确率。（40分） from sklearn import tree dtc = tree.DecisionTreeClassifier() dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)

好的，根据您提供的代码，我们可以使用KNN和决策树模型来建立分类模型，并分析模型的准确率。

KNN模型：

KNN模型是一种基于实例的分类算法，它的基本思想是将新样本与训练集中的样本逐一比较，然后将最相似的K个样本的类别作为预测结果。在sklearn库中，KNeighborsClassifier类就是KNN模型的实现。下面是示例代码：

from sklearn import neighbors
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred_knn = knn.predict(X_test)
acc_knn = knn.score(X_test, y_test)
print("KNN Accuracy:", acc_knn)

在拟合数据之后，我们可以使用predict()方法来进行预测，使用score()方法来计算准确率。需要注意的是，KNN模型中的K值需要根据实际情况进行调整，过小的K值容易导致过拟合，过大的K值容易导致欠拟合。

决策树模型：

决策树模型是一种基于树形结构的分类算法，它的基本思想是将数据划分为多个小区域，每个小区域都对应一个分类。在sklearn库中，DecisionTreeClassifier类就是决策树模型的实现。下面是示例代码：

from sklearn import tree
dtc = tree.DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)
y_pred_dtc = dtc.predict(X_test)
acc_dtc = dtc.score(X_test, y_test)
print("Decision Tree Accuracy:", acc_dtc)

在拟合数据之后，我们可以使用predict()方法来进行预测，使用score()方法来计算准确率。需要注意的是，决策树模型容易出现过拟合的情况，因此需要使用交叉验证等技术来避免过拟合。

希望以上内容能够帮助您分析模型的准确率，如果还有疑问，欢迎继续提问。