解释代码的意思pro_zong=np.hstack(pro_zong) y_test_zong=np.hstack(y_test_zong) tp= tp2014+tp2015+tp2016+tp2017+tp2018+tp2019+tp2020 fp= fp2014+fp2015+fp2016+fp2017+fp2018+fp2019+fp2020 tn= tn2014+tn2015+tn2016+tn2017+tn2018+tn2019+tn2020 fn= fn2014+fn2015+fn2016+fn2017+fn2018+fn2019+fn2020 TNrate = tn/(tn+fp) TPrate = tp/(tp+fn) auc=roc_auc_score(y_test_zong,pro_zong) accuracy = (tp+tn)/(tp+fp+tn+fn) precision=tp/(tp+fp) recall=tp/(tp+fn) f=2*precision*recall/(precision+recall) g=math.sqrt((tp/(tp+fn))*(tn/(tn+fp))) tprate_zong.append(TPrate) tnrate_zong.append(TNrate) acc_zong.append(accuracy) pre_zong.append(precision) f_zong.append(f) g_zong.append(g)

这段代码的主要作用是计算模型的性能指标，其中：

- `pro_zong` 是模型对测试数据集的预测概率值；
- `y_test_zong` 是测试数据集的真实标签；
- `tp`、`fp`、`tn`、`fn` 是模型预测结果与真实标签之间的四个统计量，分别表示真正例数、假正例数、真反例数、假反例数；
- `TNrate`、`TPrate` 分别是真反例率和真正例率；
- `auc` 是模型的 AUC 值；
- `accuracy` 是模型的准确率；
- `precision`、`recall`、`f` 分别是模型的精确率、召回率和 F1 值；
- `g` 是模型的 G-mean 值。

最后，这段代码将计算出的各项指标分别添加到对应的列表中，以便后续分析和展示。

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ele_path = "H:/flight_path_zong_file/data_file/w" data_time = datetime.now().strftime('%Y%m%d') save_dir = f"H:/flight_path_zong_file/fig_file/fig_{data_time}/" if not os.path.exists(save_dir):

你可以使用以下代码来检查目录是否存在并在不存在时创建它：

import os

if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

这段代码首先使用`os.path.exists()`函数检查目录是否存在，如果不存在则返回`False`。然后，使用`os.makedirs()`函数来创建目录。

ele_path = "D:\d\w_2011081306" data_time = datetime.now().strftime('%Y%m%d') save_dir = f"D:/flight_path_zong_file/fig_file/fig_{data_time}/"

您好！根据您提供的代码片段，我看到您定义了一个变量`ele_path`和`data_time`，并使用`datetime`模块获取当前日期并格式化为`'%Y%m%d'`的形式赋值给`data_time`变量。然后，您使用了f-string语法，在`save_dir`变量中使用了`data_time`和一些固定的路径。最终，`save_dir`变量的值将是类似于`D:/flight_path_zong_file/fig_file/fig_20220101/`的路径。请问您还有其他问题吗？