from sklearnmetrics import confusion_matrixclassification_report accuracy_scoreroc_auc_scoreroc_curveaucf1_scoreimport seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltimport emojifrom d

1. 导入所需的库和模块

代码中使用了sklearn.metrics库中的多个函数来评估模型的性能，同时还使用了seaborn、pandas和matplotlib库来可视化模型的输出结果。同时，还导入了自定义的dataloader函数和train_test_split函数。

2. 定义绘制混淆矩阵的函数

这个函数使用了seaborn库中的heatmap函数来绘制混淆矩阵。同时，还通过设置binary参数来区分二分类和多分类混淆矩阵的显示方式。最后，函数将绘制好的混淆矩阵保存到本地，并通过plt.show()函数来显示出来。

3. 加载数据集并划分训练集和验证集

使用dataloader函数来加载数据集，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和验证集。其中，xtrain和ytrain分别表示训练集的数据和标签，xdev和ydev分别表示验证集的数据和标签。

4. 使用TF-IDF向量化器将文本数据转换为特征

使用sklearn.feature_extraction.text库中的TfidfVectorizer函数将文本数据转换为特征向量。在这里，我们使用了默认参数来进行向量化操作，将训练集和验证集的文本数据都转换为了TF-IDF特征向量。

5. 使用经典机器学习算法进行分类

在这里，我们使用了两种经典的机器学习算法：决策树分类器和朴素贝叶斯分类器。对于每个算法，我们都使用了classify_with_ML函数来进行训练和预测，并使用plot_confusion_matrix函数来绘制混淆矩阵。最后，我们输出了模型的评估指标，包括准确率、F1分数和ROC-AUC分数等