对汽车评估数据集进行预处理 ，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 ，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，写出代码

以下是对汽车评估数据集进行预处理、建立分类模型、评估分类器并求解相关数值的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('car.data', header=None)

# 将分类变量转换为数值变量
data[6] = data[6].replace({'unacc': 0, 'acc': 1, 'good': 2, 'vgood': 3})

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立分类模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估分类器
y_pred = clf.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print('Accuracy: {:.4f}'.format(accuracy))
print('Precision: {:.4f}'.format(precision))
print('Recall: {:.4f}'.format(recall))
print('F1-score: {:.4f}'.format(f1))

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取汽车评估数据集car.data，然后将分类变量转换为数值变量。接着使用sklearn.model_selection库中的train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，其中测试集占20%。然后使用sklearn.tree库中的DecisionTreeClassifier类建立分类模型，并使用训练集进行拟合。最后使用sklearn.metrics库中的accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score函数对分类器进行评估，并打印相关数值。其中，precision、recall和f1-score都使用weighted参数计算加权平均值。