from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('figure',figsize=(5,5)) cm = confusion_matrix(y,yp) plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 plt.colorbar() # 颜色标签 # 内部添加图例标签 for x in range(len(cm)): for y in range(len(cm)): plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), horizontalalignment = 'center', verticalalignment = 'center') plt.ylabel('True Label') plt.xlabel('Predicted Label') plt.title('Cart_train') plt.show() 这段代码哪里有问题

这段代码缺少了一个关键字 `as` 。正确的代码应该是：

from sklearn.metrics import confusion_matrix 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.rc('figure',figsize=(5,5)) 

cm = confusion_matrix(y,yp) 

plt.matshow(cm,cmap = plt.cm.Blues) # 背景颜色 
plt.colorbar() # 颜色标签   

# 内部添加图例标签 
for x in range(len(cm)): 
    for y in range(len(cm)): 
        plt.annotate(cm[x,y], xy = (x,y), horizontalalignment = 'center', verticalalignment = 'center') 

plt.ylabel('True Label') 
plt.xlabel('Predicted Label') 
plt.title('Cart_train') 
plt.show()

此外，变量 `y` 和 `yp` 没有定义，你需要把它们定义在代码之前。

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from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import random import time from datetime import datetime import numpy as np

这段代码导入了一些 Python 库和 TensorFlow 库的模块。其中，`tensorflow` 是 Google 开发的一个深度学习框架，`keras` 是 TensorFlow 中的一个高层次深度学习 API，`keras.layers` 模块包含了各种神经网络层，`numpy` 是一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，`matplotlib.pyplot` 是 Python 中常用的绘图库，`sklearn.metrics` 模块包含了各种机器学习的评估指标和函数。

这些库的作用如下：

- `tensorflow.keras`：TensorFlow 的高层次深度学习 API，用于构建和训练深度学习模型。
- `sklearn.metrics`：包含了各种机器学习的评估指标和函数，如混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等。
- `matplotlib.pyplot`：Python 中常用的绘图库，可以绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
- `numpy`：一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，如数组、矩阵、线性代数等。在深度学习中，常用来处理数值数据。
- `random`：Python 的随机数库，用于生成随机数或打乱数据。
- `time`：Python 的时间库，用于获取当前时间。
- `datetime`：Python 的日期时间库，用于处理日期和时间的各种操作。

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier请在此基础上续写代码块，要求是（1） 读入数据后，选取自变量"sysBP", "diaBP","age","totChol","BMI", "heartRate", "glucose"记为X，因变量"TenYearCHD"记为y，组成新的数据集。¶

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import RocCurveDisplay
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import tree
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读入数据
data = pd.read_csv("heart.csv")

# 选取自变量
X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]]
# 因变量
y = data["TenYearCHD"]

# 组成新的数据集
new_data = pd.concat([X, y], axis=1)

# 打印新的数据集
print(new_data.head())