1.设置一个非二元分类问题 2.进行特征选择 3.使用并比较几个不同的分类器进行分类 4.应用各种指标来评估分类质量。 请用python写这些代码

好的，我会根据您的要求进行编写代码。以下是示例代码：

1. 设置一个非二元分类问题

假设我们有一个数据集，包含人类身高、体重和性别的信息。我们的目标是根据身高和体重来预测性别。

import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv('height_weight_gender.csv')

# 切分特征变量和目标变量
X = data[['height', 'weight']]
y = data['gender']

2. 进行特征选择

我们可以使用特征选择算法来选择对分类有最大贡献的特征。这里我们使用方差选择法来选择特征。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 实例化方差选择器
selector = VarianceThreshold()

# 执行方差选择
X = selector.fit_transform(X)

3. 使用并比较几个不同的分类器进行分类

我们可以使用多个分类算法来比较它们的性能。这里我们选择了决策树分类器和支持向量机分类器。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 实例化分类器
tree_clf = DecisionTreeClassifier()
svm_clf = SVC()

# 进行交叉验证比较分类器性能
tree_scores = cross_val_score(tree_clf, X, y, cv=5)
svm_scores = cross_val_score(svm_clf, X, y, cv=5)

# 计算均值和标准差
print('决策树分类器准确率：{:.2f}% (+/- {:.2f}%)'.format(tree_scores.mean() * 100, tree_scores.std() * 2 * 100))
print('支持向量机分类器准确率：{:.2f}% (+/- {:.2f}%)'.format(svm_scores.mean() * 100, svm_scores.std() * 2 * 100))

4. 应用各种指标来评估分类质量

我们可以使用多个指标来评估分类质量。这里我们选择了准确率、召回率和 F1 分数。

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 切分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树分类器
tree_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = tree_clf.predict(X_test)

# 计算指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='macro')

# 输出指标
print('决策树分类器准确率：{:.2f}%'.format(accuracy * 100))
print('决策树分类器召回率：{:.2f}%'.format(recall * 100))
print('决策树分类器F1分数：{:.2f}%'.format(f1 * 100))