分析的再具体一点
时间: 2023-10-08 22:13:22 浏览: 41
好的,下面是代码的详细分析:
1. 首先导入所需的库,其中:
- load_iris函数是scikit-learn中的一个函数,用于从网络上下载iris数据集(如果数据集没有被缓存),并返回一个Bunch对象,即一个字典对象,其中包含特征矩阵、标签向量、数据集描述等信息。
- DecisionTreeClassifier是scikit-learn中的一个类,表示决策树分类器,可以用于训练和预测分类问题的决策树模型。
- train_test_split是scikit-learn中的一个函数,用于将数据集划分为训练集和测试集,并返回划分后的特征矩阵和标签向量。
- accuracy_score和confusion_matrix是scikit-learn中的两个函数,用于评估分类模型的准确度和混淆矩阵。
- numpy是Python中的一个数值计算库,用于处理矩阵和数组等数值数据。
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import numpy as np
# 导入iris数据集
iris = load_iris()
# 提取数据集中的特征数据和标签数据
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.5, stratify=y)
# 定义决策树分类器,设置参数
tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42)
# 拟合训练集
tree.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_predict = tree.predict(X_test)
# 计算准确率和混淆矩阵
accuracy = accuracy_score(y_test, y_predict)
cm = confusion_matrix(y_test, y_predict)
# 计算分类指标
TP = np.diag(cm)
FN = cm.sum(axis=1) - TP
FP = cm.sum(axis=0) - TP
TN = cm.sum() - (TP + FN + FP)
recall = TP / (TP + FN)
OA = (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)
AA = recall.mean()
# 输出结果
print("Overall Accuracy: ", OA)
print("Average Accuracy: ", AA)
```
2. 接下来,我们通过load_iris函数加载iris数据集,然后使用X和y变量分别存储数据集的特征数据和标签数据。
```
# 导入iris数据集
iris = load_iris()
# 提取数据集中的特征数据和标签数据
X = iris.data
y = iris.target
```
3. 接下来,我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,并设置了随机种子random_state为42,测试集占比为50%,并且按照标签y进行分层划分。
```
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42, test_size=0.5, stratify=y)
```
4. 然后,我们定义了一个DecisionTreeClassifier分类器对象并设置了几个参数,其中criterion等于'gini'表示使用gini系数作为分裂标准,最大深度为3,随机种子为42。
```
# 定义决策树分类器,设置参数
tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42)
```
5. 接下来,我们使用fit函数拟合训练集数据,训练出决策树模型。
```
# 拟合训练集
tree.fit(X_train, y_train)
```
6. 然后,我们使用predict函数预测测试集的标签。
```
# 预测测试集
y_predict = tree.predict(X_test)
```
7. 然后,我们使用accuracy_score函数计算准确率,使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。
```
# 计算准确率和混淆矩阵
accuracy = accuracy_score(y_test, y_predict)
cm = confusion_matrix(y_test, y_predict)
```
8. 接下来,我们使用numpy库计算分类指标,包括真正例TP、假负例FN、假正例FP、真负例TN、召回率recall、总准确率OA和平均准确率AA。
```
# 计算分类指标
TP = np.diag(cm)
FN = cm.sum(axis=1) - TP
FP = cm.sum(axis=0) - TP
TN = cm.sum() - (TP + FN + FP)
recall = TP / (TP + FN)
OA = (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)
AA = recall.mean()
```
9. 最后,我们输出总准确率OA和平均准确率AA。
```
# 输出结果
print("Overall Accuracy: ", OA)
print("Average Accuracy: ", AA)
```
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