tree_model = DecisionTreeClassifier() prams ={ 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'] } gd_cv2= GridSearchCV(tree_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_cv2.fit(X_train , y_train) tunn_tree =gd_cv2.best_estimator_ print(f'Train : {tunn_tree.score(X_train, y_train)}') model_eval(tunn_tree,X_test,y_test)解释各行代码

1. `tree_model = DecisionTreeClassifier()`: 这行代码是创建一个决策树分类器对象。

2. `prams ={ 'max_depth' : [3 ,5, 7,8, 11, 12],'min_samples_split' : [2, 3, 5, 9] , 'criterion' : ['gini', 'entropy'] }`: 这行代码是定义一个超参数字典，包含了决策树模型的最大深度、节点最小样本数、划分标准等参数的取值范围。

3. `gd_cv2= GridSearchCV(tree_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)`: 这行代码是使用网格搜索算法对决策树模型进行超参数调优，`GridSearchCV`函数的输入参数包括模型对象`tree_model`、超参数字典`prams`、并行运行的工作数`n_jobs`和交叉验证的折数`cv`。

4. `gd_cv2.fit(X_train , y_train)`: 这行代码是使用训练数据集`X_train`和标签`y_train`对决策树模型进行训练，并进行超参数搜索。

5. `tunn_tree =gd_cv2.best_estimator_`: 这行代码是从网格搜索结果中获取最优的决策树模型，并将其赋值给`tunn_tree`变量。

6. `print(f'Train : {tunn_tree.score(X_train, y_train)}')`: 这行代码是输出在训练集上的准确率，使用`tunn_tree`模型对训练集`X_train`进行预测，并与实际标签`y_train`进行比较。

7. `model_eval(tunn_tree,X_test,y_test)`: 这行代码是使用测试数据集`X_test`和标签`y_test`对调优后的模型进行评估，这里的`model_eval`是一个自定义函数，用于输出模型在测试集上的分类报告和混淆矩阵等指标。

注：在前面代码中，我们使用了`from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier`导入了`DecisionTreeClassifier`类，以及`from sklearn.model_selection import GridSearchCV`导入了`GridSearchCV`函数。同时，`model_eval`函数是一个自定义函数，需要在代码中定义。