Error in here("data", "norm_data.txt") : unused argument ("norm_data.txt")

这个错误提示看起来是在调用某个函数时传入了多余的参数导致的。请检查一下你的代码，找到调用了函数 `here()` 的地方，看看你是否在函数调用中多传入了一个参数，即第二个参数 "norm_data.txt"。如果是这样，请将其删除，或者将函数定义中的参数列表进行相应的修改。如果你还遇到问题，请提供更多的上下文信息和代码。

相关问题

x = data1_norm.iloc[:, :-2] y = data1_norm.iloc[:, -2] x = sm.add_constant(x) model = sm.OLS(y, x).fit() print(model.summary())这个是代码， File "E:\pythonProject1\main.py", line 43 x = data1_norm.iloc[:, :-2] IndentationError: unexpected indent这个是报错怎么改正

这个错误通常是因为缩进不正确导致的。请检查代码中是否有不一致的缩进。在 Python 中，代码块通常使用相同数量的空格进行缩进。建议使用4个空格作为标准缩进。

你可以尝试将第43行的代码重新缩进，确保其与前面的代码行使用相同数量的空格。

例如，你可以将第43行改为以下内容：

x = data1_norm.iloc[:, :-2]

如果你使用的是 Tab 缩进，请确保所有缩进都使用 Tab 缩进，或者都使用空格缩进。在代码中混合使用 Tab 和空格可能会导致类似的错误。

norm_features = feature_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, 0:-1]) norm_targets = target_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, -1:])

### 回答1：

答：我们首先使用feature_scaler对训练数据集中除最后一列之外的所有列进行标准化处理，然后使用target_scaler对最后一列进行标准化处理，以得到norm_features和norm_targets。

### 回答2：
上述代码是用于特征和目标变量的标准化处理。

首先，代码中的train_df是一个DataFrame类型的数据集，其中包含了训练数据的特征和目标变量。特征在代码中被表示为train_df.iloc[:, 0:-1]，而目标变量在代码中被表示为train_df.iloc[:, -1:]。

然后，通过调用feature_scaler.fit_transform()函数，对特征进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理技术，它可以将不同特征之间的值范围放缩到相同的尺度上。标准化过程中，特征的均值被减去，然后除以特征的标准差。标准化之后，特征的取值范围将变为均值为0，标准差为1。

同样地，通过调用target_scaler.fit_transform()函数，对目标变量进行标准化处理。标准化的目的是为了消除目标变量之间的单位差异，以便更好地对其进行比较和分析。

最后，经过标准化处理后的特征和目标变量，分别保存在norm_features和norm_targets中，可以用于后续的特征选择、模型训练和性能评估等任务。

需要注意的是，这里的标准化处理使用了两个不同的标量器（Scaler），即feature_scaler和target_scaler。这是因为特征和目标变量通常具有不同的值范围和分布情况，因此需要分别进行标准化处理。

### 回答3：
这段代码的作用是对训练数据集进行特征和目标的归一化处理。

首先，train_df是一个数据框，包含了训练数据的特征和目标。train_df.iloc[:, 0:-1]表示取train_df中的所有行，但是只取前面的列作为特征，不包括最后一列。train_df.iloc[:, -1:]表示取train_df中的所有行，只取最后一列作为目标。所以，norm_features = feature_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, 0:-1])的作用是对训练数据的特征进行归一化处理，并将结果存储在norm_features中。

feature_scaler是一个特征缩放器的实例，可能使用的是一种缩放器类（例如Min-Max缩放器或标准化缩放器），用于对训练数据的特征进行归一化处理。fit_transform()函数则是对特征进行拟合和转换的操作，拟合操作是为了计算特征缩放器需要的统计量，转换操作是将特征数据进行缩放。

同理，target_scaler是一个目标缩放器的实例，用于对训练数据的目标进行归一化处理。target_scaler.fit_transform(train_df.iloc[:, -1:])的作用是对训练数据的目标进行归一化处理，并将结果存储在norm_targets中。

最终的结果是将训练数据集的特征归一化后得到的norm_features作为输入数据，norm_targets作为目标数据用于机器学习模型的训练。通过归一化处理，可以消除不同特征之间的尺度差异，提高模型的训练效果。