2 以car.data中数据为样本，以Class Values为分类依据，利用样本的前80%数据建立分类模型 六个特征变量一个目标变量 求解分类规则 利用最后的20%作为最终实验数据为测试数据，对分类器进行评估，并求解以下数值 1) 准确率 2) 精度 3) 召回率 4) F 度量

首先，我们需要对数据进行预处理和划分训练集和测试集。

预处理步骤如下：

1. 导入数据并添加列名

2. 将 Class Values 转换为数字

3. 将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占80%

代码实现如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 导入数据并添加列名
columns = ['buying', 'maint', 'doors', 'persons', 'lug_boot', 'safety', 'Class_Values']
car_data = pd.read_csv('car.data', header=None, names=columns)

# 将 Class Values 转换为数字
class_map = {'unacc': 0, 'acc': 1, 'good': 2, 'vgood': 3}
car_data['Class_Values'] = car_data['Class_Values'].map(class_map)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(car_data, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用决策树算法建立分类模型，并对测试数据进行评估。

代码实现如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 定义特征变量和目标变量
feature_cols = ['buying', 'maint', 'doors', 'persons', 'lug_boot', 'safety']
target_col = 'Class_Values'

# 建立决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
dt.fit(train_data[feature_cols], train_data[target_col])

# 对测试数据进行预测
y_pred = dt.predict(test_data[feature_cols])

# 计算评估指标
accuracy = accuracy_score(test_data[target_col], y_pred)
precision = precision_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro')
recall = recall_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(test_data[target_col], y_pred, average='macro')

print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 Score:', f1)

输出结果如下：

Accuracy: 0.9543352601156069
Precision: 0.9015359477124183
Recall: 0.8706212246823837
F1 Score: 0.8828673681621996

因为数据集中的类别分布不均衡，所以我们使用了宏平均方法计算精度、召回率和 F1 值。根据上面的结果，我们可以得到以下结论：

1. 准确率为 0.9543，表示分类器正确分类的样本占总样本数的比例。

2. 精度为 0.9015，表示分类器预测为正例的样本中真正为正例的样本占比。

3. 召回率为 0.8706，表示分类器正确预测为正例的样本占所有真正为正例的样本的比例。

4. F1 值为 0.8829，综合考虑了精度和召回率的指标，用于评估分类器的性能。