from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix import numpy as np # 导入iris数据集 iris = load_iris() # 提取数据集中的特征数据 X = iris.data # 提取label y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=42,test_size=0.5,stratify=y) # 导入决策树，设置参数，最大深度为3，使用gini系数 tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42) # 拟合训练集 tree.fit(X_train,y_train) # 预测测试集 y_predict = tree.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test,y_predict) # 混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test,y_predict) TP = np.diag(cm) FN = cm.sum(axis=1) - np.diag(cm) FP = cm.sum(axis=0) - np.diag(cm) TN = cm.sum() - (TP+FN+FP) recall = TP / (TP+FN) # Overall Accuracy OA = (TP+TN) / (TP+FN+FP+TN) print(OA) # Average Accuracy AA = recall.sum() / len(recall) print(AA)逐句详细分析一下

这段代码使用决策树算法对鸢尾花数据集进行训练和分类测试，并计算了准确率、混淆矩阵、召回率和平均准确率等指标。

具体的逐句分析如下：

1. 导入需要的库

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix
import numpy as np

首先导入需要的库，包括数据集iris、决策树分类器、数据集划分、准确率和混淆矩阵的计算库，以及Numpy库。

2. 加载数据集

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

使用load_iris()函数加载iris数据集，并将特征数据和标签分别赋值给X和y。

3. 划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state=42,test_size=0.5,stratify=y)

使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，random_state=42表示随机种子为42，test_size=0.5表示测试集占总样本的50%，stratify=y表示按照标签y进行分层抽样，以保证训练集和测试集中的类别比例相同。

4. 定义决策树分类器

tree = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42)

使用DecisionTreeClassifier()函数定义决策树分类器，其中criterion='gini'表示使用Gini系数作为划分标准，max_depth=3表示决策树的最大深度为3，random_state=42表示随机种子为42。

5. 训练模型

tree.fit(X_train,y_train)

使用fit()函数对训练集进行拟合，以训练决策树模型。

6. 对测试集进行预测

y_predict = tree.predict(X_test)

使用predict()函数对测试集进行预测，得到预测结果y_predict。

7. 计算准确率和混淆矩阵

accuracy = accuracy_score(y_test,y_predict)
cm = confusion_matrix(y_test,y_predict)

使用accuracy_score()函数计算准确率，使用confusion_matrix()函数计算混淆矩阵。

8. 计算召回率和平均准确率

TP = np.diag(cm)
FN = cm.sum(axis=1) - np.diag(cm)
FP = cm.sum(axis=0) - np.diag(cm)
TN = cm.sum() - (TP+FN+FP)
recall = TP / (TP+FN)
OA = (TP+TN) / (TP+FN+FP+TN)
AA = recall.sum() / len(recall)
print(OA)
print(AA)

根据混淆矩阵计算True Positive(TP)、False Negative(FN)、False Positive(FP)和True Negative(TN)，以计算召回率(recall)和平均准确率(AA)。其中，召回率表示正确预测的样本数占总样本数的比例，平均准确率表示召回率的平均值。最后，打印输出OA和AA的值。