from sklearn.metrics import precision_recall_f1_support

`from sklearn.metrics import precision_recall_f1_support` 是Python编程语言中，在scikit-learn库中导入一组用于评估分类模型性能的指标函数。这些函数包括精确度（precision）、召回率（recall）和F1分数（f1_score），以及它们的支持（support），即每个类别样本的实际数量。

- **Precision** 表示预测为正类的样本中有多少是真的正类。
- **Recall** 或查准率表示实际为正类的样本中有多少被正确识别出来。
- **F1 Score** 是精确度和召回率的加权平均值，它综合了两个指标，对于不平衡数据集尤其重要。
- **Support** 则显示了每个类别的真实实例数量。

当你使用这些函数时，通常会在训练完模型后对测试数据进行评估，计算各种指标以便了解模型的表现，并进行调整优化。例如：

y_true = ... # 真实标签
y_pred = ... # 预测标签
prf = precision_recall_f1_support(y_true, y_pred)

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from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

这两行代码之间缺少了一个换行符，应该加上换行符才能正确运行。如果加上了换行符，则正确的代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred,y_test)
print('Accuracy分数为：'+str(score))

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

第二行代码使用了 precision_recall_fscore_support 函数，该函数可以计算分类器的准确率、召回率、F1 分数和支持度等指标。

# 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2={'max_depth':[15,17,20],'min_samples_leaf':[3,4,5],'min_samples_split':[7,9,10]} model2=DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search=GridSearchCV(model2,parameters2,cv=5) grid_search.fit(x_train,y_train) i=grid_search.best_params_ print(i) # 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15,min_samples_leaf=3,min_samples_split=10) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support # 计算precision, recall, F1-score, support pre, rec, f1, sup = precision_recall_fscore_support(y_pred, y_test) print("precision:", pre, "\nrecall:", rec, "\nf1-score:", f1, "\nsupport:", sup) features=x.columns importances=model.feature_importances_ df=pd.DataFrame() df['特征名称']=features df['特征重要性']=importances f=df.sort_values('特征重要性',ascending=False) print(f) import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import numpy as np sj = np.linspace(0.5, len(df['特征重要性']), len(df['特征重要性'])) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.bar(x=sj, height=df['特征重要性'], width=0.5, color='r') plt.xticks(rotation=340) xb = df['特征名称'] plt.xticks(sj, xb) plt.title('特征重要性柱图') plt.show() # 混淆矩阵 from sklearn import metrics metrics.plot_confusion_matrix(model, x_test, y_test) plt.show()

这段代码是关于决策树分类器的模型训练和评估的，其中包括数据集的拆分、网格搜索调优、模型训练与拟合、模型评估和特征重要性分析等步骤。具体来说：

1. 根据数据集 x 和标签 y，使用 train_test_split 函数将数据集拆分为训练集和测试集，其中测试集占比为 0.3。

2. 通过网格搜索调优，使用 GridSearchCV 函数找到最优参数值，包括最大深度、最小叶子节点数和最小分裂节点数，使用决策树分类器 DecisionTreeClassifier，并设置随机种子为 42。

3. 使用最优参数值，创建决策树分类器模型，并使用训练集进行训练和拟合。之后使用测试集进行预测，计算 Accuracy 分数和 precision、recall、f1-score、support 等指标。

4. 分析特征重要性，使用 feature_importances_ 属性获取特征重要性，将特征名称和其重要性组成一个 Pandas DataFrame，并按照特征重要性降序排序。之后使用 Matplotlib 绘制特征重要性柱图。

5. 最后，使用混淆矩阵函数 metrics.plot_confusion_matrix 绘制混淆矩阵，评估模型的分类效果。