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)将每个部分分析一下

好的，下面是代码的分析：

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

这里导入了scikit-learn的iris数据集、决策树分类器、数据集划分函数、准确率和混淆矩阵评估指标以及numpy库。

2. 提取数据集中的特征数据和标签数据：

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

这里使用load_iris函数导入iris数据集，然后分别提取数据集中的特征数据和标签数据。

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)

这里使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并且设置了随机种子random_state为42，测试集占比为50%，并且按照标签y进行分层划分。

4. 定义决策树分类器，设置参数：

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

这里定义了一个决策树分类器，并且设置了criterion为'gini'表示使用gini系数作为分裂标准，最大深度为3，随机种子为42。

5. 拟合训练集：

tree.fit(X_train,y_train)

这里使用fit函数拟合训练集，训练出决策树模型。

6. 预测测试集：

y_predict = tree.predict(X_test)

这里使用predict函数预测测试集的标签。

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)

这里使用accuracy_score函数计算准确率，使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。

8. 计算分类指标：

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)

这里使用numpy库计算分类指标，包括真正例TP、假负例FN、假正例FP、真负例TN、召回率recall、总准确率OA和平均准确率AA。

9. 输出结果：

print(OA)
print(AA)

最后输出总准确率OA和平均准确率AA。