from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target def CalculateAccuracy(y_test,pred_label): nnz = np.shape(y_test)[0] - np.count_nonzero(pred_label - y_test) acc = 100*nnz/float(np.shape(y_test)[0]) return acc clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators = 2,random_state=1) clf3 = GaussianNB() lr = LogisticRegression() clf1.fit(X, y) clf2.fit(X, y) clf3.fit(X, y) f1 = clf1.predict(X) acc1 = CalculateAccuracy(y, f1) print("accuracy from KNN: "+str(acc1) ) f2 = clf2.predict(X) acc2 = CalculateAccuracy(y, f2) print("accuracy from Random Forest: "+str(acc2) ) f3 = clf3.predict(X) acc3 = CalculateAccuracy(y, f3) print("accuracy from Naive Bayes: "+str(acc3) ) f = [f1,f2,f3] f = np.transpose(f) lr.fit(f, y) final = lr.predict(f) acc4 = CalculateAccuracy(y, final) print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4) )解释每行代码

好的，我来为你一行一行地解释这段代码的含义：

from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np

这一段代码导入了所需的库和模块，包括了数据集 iris，随机森林分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、KNN分类器和决策树分类器。同时也导入了 NumPy 库，用于数组操作。

iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data[:, 1:3], iris.target

这一段代码加载了 iris 数据集，并将 iris 数据集中的前两个特征作为输入特征 X，将第三个特征作为输出标签 y。

def CalculateAccuracy(y_test, pred_label):
    nnz = np.shape(y_test)[0] - np.count_nonzero(pred_label - y_test)
    acc = 100*nnz/float(np.shape(y_test)[0])
    return acc

这一段代码定义了一个函数 CalculateAccuracy，用于计算分类器的准确率。其中，y_test 表示真实标签，pred_label 表示预测标签。

clf1 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
clf2 = RandomForestClassifier(n_estimators=2, random_state=1)
clf3 = GaussianNB()
lr = LogisticRegression()

这一段代码初始化了三个分类器 clf1、clf2 和 clf3，分别用于 KNN、随机森林和朴素贝叶斯分类。另外还初始化了逻辑回归分类器 lr。

clf1.fit(X, y)
clf2.fit(X, y)
clf3.fit(X, y)

这一段代码使用训练数据 X 和 y 来训练三个分类器 clf1、clf2 和 clf3。

f1 = clf1.predict(X)
acc1 = CalculateAccuracy(y, f1)
print("accuracy from KNN: "+str(acc1))

这一段代码使用训练好的 KNN 分类器 clf1 对训练数据 X 进行预测，并使用 CalculateAccuracy 函数计算预测准确率 acc1。

f2 = clf2.predict(X)
acc2 = CalculateAccuracy(y, f2)
print("accuracy from Random Forest: "+str(acc2))

这一段代码使用训练好的随机森林分类器 clf2 对训练数据 X 进行预测，并使用 CalculateAccuracy 函数计算预测准确率 acc2。

f3 = clf3.predict(X)
acc3 = CalculateAccuracy(y, f3)
print("accuracy from Naive Bayes: "+str(acc3))

这一段代码使用训练好的朴素贝叶斯分类器 clf3 对训练数据 X 进行预测，并使用 CalculateAccuracy 函数计算预测准确率 acc3。

f = [f1, f2, f3]
f = np.transpose(f)
lr.fit(f, y)
final = lr.predict(f)
acc4 = CalculateAccuracy(y, final)
print("accuracy from Stacking Ensemble: "+str(acc4))

这一段代码将三个分类器的预测结果合并为一个矩阵 f，并使用逻辑回归分类器 lr 对矩阵 f 进行训练。最后，使用训练好的模型对矩阵 f 进行预测，并使用 CalculateAccuracy 函数计算预测准确率 acc4，即集成分类器的准确率。