import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall

这段代码是一个典型的二元分类示例，使用了Python中的pandas、scikit-learn库来实现。下面是对代码的解释：

导入必要的库：
- pandas：用于数据处理和读取CSV文件。
- train_test_split：用于将数据集划分为训练集和测试集。
- StandardScaler：用于特征标准化处理。
- LogisticRegression：逻辑回归模型，作为分类器。
- accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score：评估分类模型性能的指标。
读取数据集：使用pd.read_csv('wheat_dataset.csv')读取名为’wheat_dataset.csv’的CSV文件，并将其存储在一个DataFrame对象中（命名为data）。
提取特征和目标变量：定义了一个列表features，其中包含待提取特征的列名称。同时定义了一个字符串target，表示目标变量（即类别）所在列名称。
选择两个类别进行二元分类：根据目标变量列进行筛选，从data中提取出两个类别（例如第一类和第二类），并将它们合并成一个新的DataFrame对象binary_data。
分割数据集为训练集和测试集：使用train_test_split函数将数据拆分为训练集（X_train, y_train）和测试集（X_test, y_test），其中训练集占比80%，测试集占比20%。
特征标准化处理：实例化一个StandardScaler对象，并使用fit_transform方法对训练集特征进行标准化处理，然后使用transform方法对测试集特征进行同样的处理。这一步是可选的，取决于具体情况和模型需求。
训练逻辑回归模型：创建一个LogisticRegression对象，并调用fit方法对训练集数据进行拟合，从而训练逻辑回归分类器。
在测试集上进行预测：使用predict方法对标准化后的测试集数据进行预测，得到预测结果y_pred。
评估模型性能：使用accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score等指标函数来计算分类模型在测试集上的性能指标，并将其打印输出。其中，
- Accuracy：准确率
- Precision：精确率
- Recall：召回率
- F1 score：F1值