filename=var.get() ## print(filename) df = pd.DataFrame(pd.read_csv(filename)) ## print(df) #索引数据 xshuju=df.iloc[:,0:6] ## print(xshuju) yshuju=df.iloc[:,6] ## print(yshuju) Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(xshuju,yshuju,test_size=0.5) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度 content8.set(score*100) print(score*100) joblib.dump(clf,"casemodel.pkl")#保存模型 上述代码进行了剪枝吗

在上述代码中没有进行剪枝。决策树的剪枝是指通过裁剪决策树的一些节点来提高模型的泛化能力和避免过拟合。在sklearn中，可以通过设置决策树的参数来进行剪枝，例如max_depth（最大深度）、min_samples_split（最小分裂样本数）、min_samples_leaf（最小叶子节点样本数）等。在上述代码中，DecisionTreeClassifier()函数没有设置这些参数，因此没有进行剪枝。

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filename = var.get() ## print(filename) df = pd.DataFrame(pd.read_csv(filename)) ## print(df) xshuju = df.iloc[:, 0:6] ## print(xshuju) yshuju = df.iloc[:, 6] ## print(yshuju) Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(xshuju, yshuju, test_size=0.5) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) score = clf.score(Xtest, Ytest) # 返回预测的准确度 content8.set(score * 100) print(score * 100) joblib.dump(clf, "imsmodel.pkl")

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来进行数据处理和训练决策树模型。具体实现过程如下：

1. 从界面上获取文件名，并使用Pandas读取CSV文件中的数据。
2. 将数据分为特征值和目标值，其中特征值为前6列，目标值为第7列。
3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
4. 创建一个决策树分类器（DecisionTreeClassifier）并使用训练集进行训练。
5. 使用测试集来评估模型的准确度（score）。
6. 将准确度显示在界面上，并使用joblib库将模型保存在pkl文件中，以便后续使用。