请详细的通俗的每行每行代码都告诉我他的作用
时间: 2024-03-02 20:52:25 浏览: 21
好的,我来一行一行详细地解释每段代码的作用:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
```
这段代码首先引入了sklearn库中的标准化缩放器类StandardScaler,然后创建了一个标准化缩放器对象scaler,用于对数据集进行标准化处理。
```python
scaler.fit(heart.drop("target", axis=1))
```
这行代码是将数据集heart的所有特征列(除了最后一列"target")传递给scaler的fit方法,用于计算每个特征的均值和标准差,并将其保存为scaler对象的属性。
```python
heart_scaled = scaler.transform(heart.drop("target", axis=1))
```
这行代码使用scaler对象的transform方法,将heart数据集中的所有特征列(除了最后一列"target")进行标准化处理,并将处理后的数据保存在heart_scaled变量中。此时,heart_scaled是一个numpy数组,其中每列的均值为0,标准差为1。
```python
heart_scaled = pd.DataFrame(heart_scaled, columns=heart.columns[:-1])
```
这行代码将heart_scaled转换为DataFrame格式,并将列名设置为heart数据集中除了最后一列"target"外的所有列名。这样,heart_scaled就成为了一个包含标准化后特征的DataFrame。
```python
X = heart_scaled
y = heart["target"]
```
这行代码将标准化后的特征数据集heart_scaled赋值给X,将原始的分类变量数据y赋值给y。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=101)
```
这行代码使用train_test_split函数将数据集X、y划分为训练集(X_train, y_train)和测试集(X_test, y_test),其中测试集占总数据集的30%,随机种子为101.
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
```
这行代码引入逻辑回归模型LogisticRegression,并创建一个逻辑回归模型对象model。
```python
model.fit(X_train, y_train)
```
这行代码使用训练集X_train和y_train对逻辑回归模型进行拟合。
```python
predictions = model.predict(X_test)
```
这行代码使用训练好的逻辑回归模型model对测试集X_test进行预测,并将预测结果保存在predictions变量中。
```python
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
print(classification_report(y_test, predictions))
```
这行代码使用classification_report函数输出逻辑回归模型的预测结果评估报告,其中包括准确率、召回率、F1值等指标。
`需要注意的是,在这段代码中,涉及到的数据集heart需要提前加载进来,同时需要引入pandas库来处理数据集。`