y = data.iloc[:, -1].values ^^^^^^^^^ AttributeError: 'str' object has no attribute 'iloc'

这个错误提示表明你正在尝试对一个字符串对象使用iloc方法，但是iloc方法只能用于Pandas DataFrame或Series对象上，所以出现了该错误。

通常情况下，我们使用iloc方法是为了通过索引访问DataFrame或Series中的某个元素或者某几行/列数据。而你这里的data对象是一个字符串对象，不支持iloc方法，因此会抛出这个错误。

建议你检查一下代码，看看是否将一个字符串对象误传给了data变量。如果data确实是一个DataFrame或Series对象，那么可能是因为数据读入或者清洗的过程有误导致的问题。需要更具体的信息才能确定问题出在哪里。

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X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values

这段代码使用了 Pandas 库中的 `iloc` 方法，从数据集中分别选取了除最后一列以外的所有列作为输入数据 `X`，选取了最后一列作为输出数据 `y`。具体来说，代码中的 `data` 变量应该是一个 Pandas 数据框（DataFrame）类型的数据集。`iloc` 方法是 Pandas 中用于通过行号和列号进行索引的方法。`iloc[:, :-1]` 表示选取所有行，但是只选取从第一列到倒数第二列的所有列，即除最后一列以外的所有列；`iloc[:, -1:]` 表示选取所有行，但是只选取最后一列。`values` 方法是 Pandas 中用于将数据框转换为 numpy 数组的方法。因此，最终得到的 `X` 和 `y` 都是 numpy 数组类型的数据。这里的 `:` 表示选取该维度上的所有元素。

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values

这是一个典型的从 Pandas DataFrame 中获取特征矩阵和标签向量的代码片段。其中 `data` 是一个 DataFrame，它包含了特征和标签。`iloc[:, :-1]` 表示选取除了最后一列以外的所有列作为特征，`:, -1` 表示选取最后一列作为标签。`values` 属性将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，以便在机器学习算法中使用。