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。