写一段pycharm的python代码片段,实现决策树模型程序加上这段代码可以返回混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、f1值
时间: 2023-06-19 15:10:37 浏览: 66
以下是一段基于sklearn库的决策树模型代码,包含了返回混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、f1值的相关代码:
```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 假设你已经准备好了训练数据和测试数据 X_train, y_train, X_test, y_test
# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Confusion Matrix:")
print(conf_mat)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
# 计算精确率
precision = precision_score(y_test, y_pred)
print("Precision:", precision)
# 计算召回率
recall = recall_score(y_test, y_pred)
print("Recall:", recall)
# 计算f1值
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
print("F1 Score:", f1)
```
其中,`X_train`, `y_train`, `X_test`, `y_test` 分别为训练数据集和测试数据集,`clf` 为决策树模型,`y_pred` 为模型预测结果,`conf_mat` 为混淆矩阵,`acc` 为准确率,`precision` 为精确率,`recall` 为召回率,`f1` 为f1值。
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