classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现： 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现： 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc：0.8325 >>>混淆矩阵  labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331) 

这段代码是使用决策树分类器进行特征重要性权重分析和预测，使用了训练集和测试集进行模型训练和测试，并对特征的重要性进行了可视化展示。在这段代码中，我们可以看到使用的特征有adult_male、fare、age、pclass、parch、embarked、sibsp、sex、alone等。其中，adult_male、fare、age和pclass的重要性比其他特征更高。

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classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现： 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现： 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc：0.8325 >>>混淆矩阵 

很抱歉，我刚才的回答有误。这段代码中，使用了决策树分类器进行模型训练和测试，并对模型在训练集和测试集上的表现进行了评估，同时也计算了使用ROC曲线下面积作为评价指标的预测结果。此外，还展示了混淆矩阵来分析模型的分类效果，但你并没有给出混淆矩阵的具体内容。混淆矩阵是一个2x2的矩阵，其中第一行表示真实类别为0的样本数，第二行表示真实类别为1的样本数，第一列表示模型预测类别为0的样本数，第二列表示模型预测类别为1的样本数。因此，混淆矩阵的具体内容需要看你的具体输出。

fromsklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report import numpy as npimport pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv("data.csv") # 分离特征和标签 X = df.drop('Outcome', axis=1)y = df['Outcome'] # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=35 / 769) # 构建决策树模型 classifier=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=3, min_ weight_fraction_leaf=0.01) classifier.fit(X_train, y_train) # 模型预测 y_pred = classifier.predict(X_test) # 输出模型评估结果 print('决策树模型') print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) print('决策树模型预测结果:', classifier.predict(X_test)) # 输出原始数据集真实结果 y_ = np.array(y_test)print('原始数据集真实结果:', y_) # 输出模型得分 modelscore = format(classifier.score(X_test, y_test)) print('模型得分:{:.2f}'.format(classifier.score(X_test, y_test))) # 判断模型准确率是否达标 if float(modelscore) >= 0.88: print("模型预测准确率较高，适合用来预测糖尿病") else: print("模型预测准确率较低，不宜用来预测糖尿病")根据代码画决策树

很抱歉，作为一个语言模型，我无法画图。但是，你可以使用sklearn中的export_graphviz函数将决策树模型导出为.dot格式，然后使用Graphviz工具可视化决策树。你可以参考以下代码：

from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

dot_data = export_graphviz(classifier, out_file=None, 
                           feature_names=X.columns,  
                           class_names=['0', '1'],  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render('diabetes_decision_tree')  # 保存决策树图像

这段代码会将决策树保存为diabetes_decision_tree.pdf文件，你可以使用PDF阅读器打开查看。如果你想要在Jupyter Notebook中直接显示决策树，可以使用以下代码：

graphviz.Source(dot_data).view()

这会在Notebook中显示决策树。