代码解释clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(x_train,y_train) predict_target = clf.predict(x_test) print(sum(predict_target == y_test)) #预测结果与真实结果比对 print(metrics.classification_report(y_test,predict_target)) print(metrics.confusion_matrix(y_test,predict_target)) L1 = [n[0] for n in x_test] L2 = [n[1] for n in x_test] plt.scatter(L1,L2, c=predict_target,marker='x') plt.title('DecisionTreeClassifier') plt.show()

这段代码是一个基于决策树算法的分类器，主要分为以下几个步骤：

1. 创建一个决策树分类器对象clf。
2. 使用clf.fit()方法对训练数据x_train和标签y_train进行拟合训练。
3. 使用clf.predict()方法对测试数据x_test进行预测。
4. 使用sum(predict_target == y_test)计算预测结果与真实结果相同的数量。
5. 使用metrics.classification_report()和metrics.confusion_matrix()方法计算分类器的性能指标，分别是分类报告和混淆矩阵。
6. 创建两个列表L1和L2，用于将测试数据x_test中的第一列和第二列分别存储到列表中。
7. 使用plt.scatter()方法将测试数据x_test的第一列和第二列绘制成散点图，并将预测结果predict_target的分类用不同的颜色标记出来。
8. 使用plt.title()方法设置图表标题为“DecisionTreeClassifier”。
9. 使用plt.show()方法展示图表。