def train_linear_regression(): global df, train_ratio x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio) model = LinearRegression() model.fit(x_train, y_train) score = model.score(x_test, y_test) text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_linear_regression()`的函数，其功能是训练一个线性回归模型并返回测试评分。具体来说：

- `global df, train_ratio`：声明`df`和`train_ratio`为全局变量。
- `x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], train_size=train_ratio)`：使用`train_test_split`函数将数据集`df`划分为训练集和测试集，其中训练集占比为`train_ratio`，并将划分后的特征和标签分别赋值给`x_train, x_test, y_train, y_test`四个变量。
- `model = LinearRegression()`：创建一个线性回归模型对象`model`。
- `model.fit(x_train, y_train)`：使用训练集`x_train, y_train`来训练模型。
- `score = model.score(x_test, y_test)`：使用测试集`x_test, y_test`来对模型进行评分，评分结果赋值给变量`score`。
- `text_output.insert(tk.END, "线性回归模型测试评分：{:.2f}\n".format(score))`：将测试评分结果添加到文本框`text_output`中，其中`{:.2f}`表示将评分结果保留两位小数，`\n`表示换行符。

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#encoding=utf8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression def cancer_clf(train_data,train_label,test_data): ''' train_data(ndarray):训练数据 train_label(ndarray):训练标签 test_data(ndarray):ces数据 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# return predict

根据代码中的函数名和参数说明，这段代码是一个用于对乳腺癌数据进行分类的函数。其中，train_data表示训练数据，train_label表示训练标签，test_data表示测试数据。该函数使用了sklearn库中的LogisticRegression模型进行分类，但是函数体中的具体实现代码缺失，需要填写完整的代码实现。最后，该函数返回预测结果。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre

这段代码使用了sklearn库中的决策树分类器（Decision Tree Classifier）来对数据进行分类建模。具体来说，代码首先从wine_data中分离出特征数据x和目标数据y，其中x为除第一列以外的所有列，y为第一列的数据。然后，使用train_test_split函数将x和y分别划分为训练集和测试集，其中test_size=0.3表示将30%的数据作为测试集，random_state=42表示随机种子，以确保每次划分结果相同。

接着，使用DecisionTreeClassifier函数定义一个决策树分类器模型，其中criterion='entropy'表示使用熵（entropy）来评价纯度。然后，使用fit函数对训练集进行拟合，得到一个训练好的模型。最后，使用predict函数对测试集进行预测，将预测结果存储在y_pre中。

需要注意的是，在实际应用中，通常需要对模型进行评估和调整，以提高模型的性能。可以使用sklearn中的评估函数和交叉验证函数来评估模型的性能，并使用GridSearchCV函数来进行参数调优。