parkinson = pd.read_csv("processed_results.csv") #Loading CSV dataset ​ predictors=["Jitter_rel","Jitter_abs","Jitter_RAP","Jitter_PPQ","Shim_loc","Shim_dB","Shim_APQ3","Shim_APQ5","Shi_APQ11","hnr05","hnr15", "hnr25"] #Listing predictors ​ for col in predictors: # Loop through all columns in predictors if parkinson[col].dtype == 'object': # check if column's type is object (text) parkinson[col] = pd.Categorical(parkinson[col]).codes # convert text to numerical from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(parkinson[predictors], parkinson['Parkinson'], test_size=0.25, random_state=1) from sklearn.linear_model import LogisticRegression ​ clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) ​ train_score = clf.score(X_train, y_train) test_score = clf.score(X_test, y_test) ​ print ('train accuracy =', train_score) print ('test accuracy =', test_score) ​ #train accuracy = 0.6666666666666666 #test accuracy = 0.631578947368421

这段代码是一个基于逻辑回归模型的帕金森病预测示例。让我来解释一下代码的每个部分：

首先，使用pandas库的`read_csv`函数加载CSV数据集，命名为`parkinson`。

接下来，定义了一个名为`predictors`的列表，其中包含了作为预测因子的列名。

然后，使用一个循环遍历`predictors`列表中的每一列。如果列的数据类型是对象（text），则将其转换为数值类型。

接着，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`parkinson[predictors]`是特征数据，`parkinson['Parkinson']`是目标变量数据。划分比例为75%的训练集和25%的测试集。

然后，引入了`LogisticRegression`逻辑回归模型，并使用训练集数据进行模型训练，使用`fit`方法。

计算并打印了模型在训练集和测试集上的准确率（accuracy）。

最后，根据训练集和测试集上的分类准确率，输出了训练准确率和测试准确率。

根据输出结果，训练准确率为0.6666666666666666，测试准确率为0.631578947368421。

这段代码演示了如何使用逻辑回归模型进行帕金森病预测，并计算模型的准确率。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

如果您对代码有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问。

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目前有 data = data[['id', 'yearin', 'age', 'sex', 'urban','together', 'main', 'fruit','meat','bean','vegetable', 'suger', 'tea', 'milk', 'alga','smoke','drink','motion','housework','read','pet','play','education','marital','retire','medical','kid','sleep','hypertension','diabetes','heart_disease','stroke_or_cvd','bronchitis','tuberculosis','cataract','glaucoma','cancer','prostate','gastric','parkinson','arthritis','dementia','epilepsy','cholecystitis','blood','nephritis','galactophore','uterine','hepatitis']] 列名，随机森林怎么应用到该数据中

如果您想使用随机森林对数据进行分类或预测，您首先需要将数据分为训练集和测试集。然后，您需要将数据中的类别变量进行独热编码，以便随机森林可以处理它们。接下来，您需要创建一个随机森林模型，并使用训练集拟合该模型。最后，您可以使用测试集来评估模型的性能。下面是一个使用Python中Scikit-learn库实现随机森林的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 将类别变量进行独热编码
enc = OneHotEncoder()
data_encoded = enc.fit_transform(data)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_encoded, target_variable, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林模型并拟合训练集
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集评估模型的性能
accuracy = rf.score(X_test, y_test)

请注意，上面的代码仅提供了一个示例。您需要根据您的数据和需求来调整代码中的参数和方法。

目前有一份数据，数据列名有 'id', 'yearin', 'age', 'sex', 'urban','together', 'main', 'fruit','meat','bean','vegetable', 'suger', 'tea', 'milk', 'alga','smoke','drink','motion','housework','read','pet','play','education','marital','retire','medical','kid','sleep','hypertension','diabetes','heart_disease','stroke_or_cvd','bronchitis','tuberculosis','cataract','glaucoma','cancer','prostate','gastric','parkinson','arthritis','dementia','epilepsy','cholecystitis','blood','nephritis','galactophore','uterine','hepatitis' ，使用随机森林怎么应用到该数据中

随机森林是一种集成学习算法，可以用于分类和回归。在使用随机森林对数据进行分类或回归时，需要完成以下几个步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集划分、特征选择等操作。

2. 导入随机森林模型：通过设置参数完成模型的创建。

3. 使用训练集对模型进行训练。

4. 对测试集进行预测并评估模型的准确性。

下面是具体的代码示例：

# 导入随机森林模型
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0)

# 使用训练集对模型进行训练
rfc.fit(train.drop(['id', 'yearin'], axis=1), train['stroke_or_cvd'])

# 对测试集进行预测并评估模型的准确性
from sklearn.metrics import accuracy_score
pred = rfc.predict(test.drop(['id', 'yearin'], axis=1))
accuracy_score(test['stroke_or_cvd'], pred)

其中，需要注意的是，在使用随机森林模型之前需要对数据进行预处理，确保数据的质量和模型的准确性。常见的预处理操作包括数据清洗、缺失值填充、特征选择等操作。