请帮我检查这段代码的错误：from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix , ConfusionMatrixDisplay def score_confuse(model_name,true_labels,pre_labels): #输出得分报告 print("\n"+model_name+"的得分报告：") print(classification_report(y_true=true_labels,y_pred=pre_labels) #输出混淆矩阵 disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(true_labels,pre_labels), display_labels=['0','1']) disp.plot(include_values = True,cmap = plt.cm.Blues,ax=None,xticks_rotation='horizontal',values_format='d') plt.show()

您的代码中存在一个括号未闭合的错误。在 `print(classification_report(y_true=true_labels,y_pred=pre_labels)` 这一行，缺少一个右括号。正确的代码应该是：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay

def score_confuse(model_name, true_labels, pre_labels):
    # 输出得分报告
    print("\n" + model_name + "的得分报告：")
    print(classification_report(y_true=true_labels, y_pred=pre_labels))
    
    # 输出混淆矩阵
    disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix(true_labels, pre_labels), display_labels=['0', '1'])
    disp.plot(include_values=True, cmap=plt.cm.Blues, ax=None, xticks_rotation='horizontal', values_format='d')
    plt.show()

另外，记得导入 `matplotlib.pyplot` 模块，以便您可以成功地显示混淆矩阵。

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解释这段代码：from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import accuracy_score,precision_score, recall_score,f1_score,SCORERS from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import train_test_split from timeit import default_timer as timer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

这段代码是导入了一些常用的机器学习库和函数，具体解释如下：

1. `from sklearn.metrics import confusion_matrix`: 导入混淆矩阵函数，用于评估分类模型的性能。

2. `from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, SCORERS`: 导入准确率、精确率、召回率、F1值等常用评估指标。

3. `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`: 导入随机森林分类器，一种常用的集成学习方法。

4. `from sklearn.model_selection import GridSearchCV`: 导入网格搜索函数，用于在给定的参数空间中搜索最优模型参数。

5. `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 导入数据集划分函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。

6. `from timeit import default_timer as timer`: 导入计时函数，用于计算程序运行时间。

7. `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler`: 导入MinMaxScaler函数，用于将数据归一化到指定的范围内。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import classification_report

这是一段用于导入一些常见的机器学习相关的库和模块的代码。它导入了`StandardScaler`用于数据标准化，`PCA`用于数据降维，`train_test_split`用于数据集划分，`ShuffleSplit`用于交叉验证，`confusion_matrix`用于混淆矩阵计算，`classification_report`用于分类报告生成。这些库和模块都是来自于scikit-learn（sklearn）这个Python机器学习库。你有关这段代码的其他问题吗？