import sklearn.metrics as skm

I'm sorry, as an AI language model, I am not able to import or use any libraries or packages, including "sklearn.metrics". However, I can provide you with some information on the "sklearn.metrics" package.

The "sklearn.metrics" package is a collection of functions for evaluating the performance of machine learning models. It includes functions for computing various metrics such as accuracy, precision, recall, F1 score, ROC curve, and confusion matrix. These metrics are commonly used to evaluate the performance of classification and regression models. The package also includes functions for clustering evaluation and pairwise distances computation.

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中：

- pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据；
- numpy 是 Python 中常用的科学计算库，提供了数组、矩阵等数据结构和各种数学函数；
- matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库，可以用来绘制各种图表；
- sklearn 是 Python 中常用的机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，比如数据预处理、模型选择、模型评估等。

这段代码中还导入了不同的机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、K近邻和支持向量机等。最后还导入了一些评估指标，比如分类报告和混淆矩阵。

from sklearn import model_selection import sklearn.preprocessing as sp from sklearn import metrics import warnings import tensorflow as tf

这段代码导入了一些常用的机器学习库和模块：

- model_selection模块：该模块提供了交叉验证、网格搜索等模型选择工具，可用于选择最佳的机器学习模型和参数。
- sklearn.preprocessing模块：该模块提供了数据预处理工具，如缩放、归一化、标准化等，可用于将原始数据转换为适合机器学习算法的形式。
- metrics模块：该模块提供了常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1值等，可用于评估机器学习模型的性能。
- warnings模块：该模块提供了警告相关的工具，可用于控制程序的警告信息输出。
- tensorflow模块：该模块是一个流行的机器学习框架，可用于构建和训练各种机器学习模型。

导入这些库和模块是进行机器学习任务的基础，可用于实现数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。