X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2) def model_eval(mdl_local, X_local, y_local, bta = 1): y_predl = mdl_local.predict(X_local) print(f'Test : {mdl_local.score(X_local, y_local)}') print(f"F({bta}):", fbeta_score(y_local, y_predl, beta= bta ,average='weighted')) print("Precision :", precision_score(y_local, y_predl,average='weighted')) print("Recall :", recall_score(y_local, y_predl,average='weighted'))解释各行代码

这段代码定义了一个函数`model_eval`，可以用于评估任何分类器模型在测试集上的性能表现。下面是各行代码的解释：

1. `X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)`：使用sklearn库中的`train_test_split`函数，将数据集`X`和标签`y`划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。

2. `def model_eval(mdl_local, X_local, y_local, bta = 1):`：定义一个名为`model_eval`的函数，其中`mdl_local`表示要评估的模型，`X_local`表示测试集数据，`y_local`表示测试集标签，`bta`表示F-beta评分中的beta值，默认为1。

3. `y_predl = mdl_local.predict(X_local)`：使用给定的模型对测试集数据进行预测，得到预测标签`y_predl`。

4. `print(f'Test : {mdl_local.score(X_local, y_local)}')`：输出模型在测试集上的准确率。

5. `print(f"F({bta}):", fbeta_score(y_local, y_predl, beta= bta ,average='weighted'))`：输出模型在测试集上的F-beta评分，其中`fbeta_score`函数用于计算F-beta评分，`beta`表示beta值，`average='weighted'`表示使用加权平均来计算评分。

6. `print("Precision :", precision_score(y_local, y_predl,average='weighted'))`：输出模型在测试集上的精确率。

7. `print("Recall :", recall_score(y_local, y_predl,average='weighted'))`：输出模型在测试集上的召回率。