import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

这段代码实现了一个使用XGBoost算法进行分类的机器学习模型，并对该模型进行评估。具体步骤如下：

1. 导入需要的库：numpy、pandas、sklearn等。

2. 定义模型评估函数：evaluate_model(y_true, y_pred)，该函数用于计算模型预测结果的准确率、精确率、召回率和F1分数。

3. 读取数据集：使用pandas库的read_csv()函数读取数据集。

4. 划分特征向量和标签：将数据集划分为特征向量X和标签y。

5. 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。

6. 使用XGBoost算法进行分类：使用XGBClassifier类构建XGBoost分类器，并使用fit()函数将训练集拟合到该分类器中。然后，使用predict()函数对测试集进行预测，并将预测结果存储在xgb_pred中。

7. 对模型进行评估：使用evaluate_model()函数对模型进行评估，并输出准确率、精确率、召回率和F1分数等评估结果。

需要注意的是：该代码中的数据集路径可能需要修改为本地数据集路径。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线

这个问题通常是由于VS Code的Python插件（Pylance或其他）无法找到对应的模块而导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 确保已经安装了需要的模块（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。您可以在终端中使用pip install命令来安装这些模块。

2. 在VS Code中打开您的Python文件。如果您还没有安装Python插件，请安装它。您可以在扩展面板中搜索“Python”，然后选择安装“Python”插件。

3. 在VS Code中打开命令面板。您可以使用快捷键Ctrl+Shift+P（Windows和Linux）或者Cmd+Shift+P（Mac）来打开命令面板。

4. 在命令面板中，输入“Python: Select Interpreter”，并选择您想要使用的Python解释器。

5. 如果您已经安装了需要的模块但仍然无法解决问题，请尝试重新启动VS Code或者重装Python插件。另外，您也可以尝试使用其他Python插件，例如Jupyter或者Anaconda，来解决这个问题。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

这段代码的作用是读取iris数据集，然后使用DecisionTreeClassifier算法进行分类。具体步骤如下：

1. 使用pandas库中的read_csv函数读取iris数据集，将第一行作为列名，并将数据存储到data变量中。

2. 将data中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。

3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的50%。

4. 创建DecisionTreeClassifier类的实例，并将其存储在clf变量中。

5. 使用fit方法在训练集上训练决策树模型。

6. 使用predict方法在测试集上进行预测，并将预测结果存储到y_pred变量中。

7. 使用accuracy_score函数计算模型在测试集上的准确率，并将结果存储到acc变量中。

该段代码中还有一些未完成的部分，可以继续补充完整。