用澳大利亚信贷批准数据集中的690个样本作为数据集，通过python代码分别用线性和非线性识别模型，并用混淆矩阵，准确度召回率等指标对结果进行评估

好的，我会尽力回答你的问题。首先，让我确认一下你的问题：你想知道如何使用Python代码对澳大利亚信贷批准数据集进行线性和非线性分类，并使用混淆矩阵、准确度和召回率等指标来评估模型的性能，是吗？

如果是的话，那么我可以给你一个大致的流程。首先，你需要加载数据集并进行数据预处理。然后，你可以使用一些常见的分类算法，如逻辑回归和决策树，来训练线性和非线性分类模型。最后，你可以使用混淆矩阵、准确度和召回率等指标来评估模型的性能。

以下是更详细的步骤：

1. 加载数据集并进行数据预处理

你可以使用Pandas库来加载数据集，并进行一些简单的数据预处理，如缺失值填充和特征标准化。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
df = pd.read_csv('australian.csv')

# 填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(df.iloc[:, :-1])
y = df.iloc[:, -1].values

2. 训练线性和非线性分类模型

你可以使用Scikit-learn库中的逻辑回归和决策树算法来训练线性和非线性分类模型。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X, y)

# 训练决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X, y)

3. 评估模型性能

最后，你可以使用混淆矩阵、准确度和召回率等指标来评估模型的性能。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, recall_score

# 对逻辑回归模型进行预测并评估
y_pred_lr = lr.predict(X)
print("逻辑回归模型的混淆矩阵：\n", confusion_matrix(y, y_pred_lr))
print("逻辑回归模型的准确度：", accuracy_score(y, y_pred_lr))
print("逻辑回归模型的召回率：", recall_score(y, y_pred_lr))

# 对决策树模型进行预测并评估
y_pred_dt = dt.predict(X)
print("决策树模型的混淆矩阵：\n", confusion_matrix(y, y_pred_dt))
print("决策树模型的准确度：", accuracy_score(y, y_pred_dt))
print("决策树模型的召回率：", recall_score(y, y_pred_dt))

请注意，以上代码仅是一个示例，你可能需要根据具体情况进行更改和调整。

希望这能帮到你！