tkinter 任务分工(供参考)： 1.数据集导入功能(设置 csv 等格式文件导入按钮，按后可导入相关数据集) 2 数据预处理选项按钮(设置缺失值处理，数值型数据标准化，类别型数据编码等按钮，按后完成相应操作) 3.训练集测试集划分功能(设置填空按钮，可设置训练集测试集比例，按后完成指定划分) 4.设置模型选择下拉菜单，可选择相应模型，选择后，对相应模型进行训练，测试等 5.设置散点图等图像选择及显示按钮，选择相应图像后，点击，界面可显示对应图形。 6.设置模型评估下拉菜单，可选择相应评价指标，选择后，可进行相应评估，并显示结果

好的，这是一个比较全面的任务分工，供参考。下面我可以进一步解释一下：

1. 数据集导入功能：这个功能需要实现一个 GUI 界面，将 csv 格式的数据集导入到程序中。具体实现可以使用 tkinter 提供的文件对话框组件，让用户选择要导入的文件。

2. 数据预处理选项按钮：这个功能需要提供一些常见的数据预处理操作，例如缺失值处理、数值型数据标准化、类别型数据编码等。这些预处理操作可以使用 pandas 库等工具来实现。

3. 训练集测试集划分功能：这个功能需要提供一个填空按钮，让用户填写训练集和测试集的比例，然后根据比例划分数据集。这个功能也可以使用 pandas 库等工具来实现。

4. 设置模型选择下拉菜单：这个功能需要提供一些常见的机器学习模型，例如线性回归、决策树、支持向量机等。用户可以从下拉菜单中选择一个模型，然后对该模型进行训练和测试。这个功能可以使用 scikit-learn 等工具来实现。

5. 设置散点图等图像选择及显示按钮：这个功能需要提供一个 GUI 界面，让用户选择要显示的图像类型，例如散点图、折线图等。然后根据用户选择，显示相应的图像。这个功能可以使用 matplotlib 等工具来实现。

6. 设置模型评估下拉菜单：这个功能需要提供一些常见的模型评估指标，例如准确率、召回率、F1 值等。用户可以从下拉菜单中选择一个评估指标，然后对当前模型进行评估，并显示评估结果。这个功能可以使用 scikit-learn 等工具来实现。

以上是一个比较全面的任务分工，可以根据具体情况进行调整和修改。