iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' path = 'iris.data' data = pd.read_csv(path, header=None) x_prime = data[list(range(4))] y = pd.Categorical(data[4]).codes x_prime_train, x_prime_test, y_train, y_test = train_test_split(x_prime, y, train_size=0.7, random_state=0)
时间: 2024-04-11 17:33:01 浏览: 17
这段代码是用于加载并预处理鸢尾花数据集(iris dataset)。首先,定义了一个变量`iris_feature`,它包含了鸢尾花的四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。接下来,指定了数据集的路径`path`为'iris.data'。然后,使用pandas库的`read_csv`函数加载数据集,其中`header=None`表示数据集没有列名。
数据集中的前四列为特征,使用`list(range(4))`从数据中选择这四列作为特征向量`x_prime`。第五列为目标变量,使用`pd.Categorical(data[4]).codes`将目标变量转换为数值编码。
接着,使用`train_test_split`函数将数据集分割成训练集和测试集。参数`train_size=0.7`表示训练集占总数据集的70%,`random_state=0`表示随机种子,确保每次分割的结果一致。
最终,得到了训练集的特征向量`x_prime_train`、测试集的特征向量`x_prime_test`,以及对应的训练集标签`y_train`和测试集标签`y_test`。这些数据可以用于机器学习模型的训练和评估。
相关问题
iris_data = df_iris.values
这行代码的作用是从 Pandas 数据帧中提取数据,并将其存储在一个名为 `iris_data` 的 Numpy 数组中。具体来说,`df_iris.values` 返回一个 Numpy 数组,其中包含了数据帧中的所有数据。这个数组的形状为 `(120, 5)`,其中 120 表示数据集中记录的数量,5 表示每个记录包含的特征数量。这个数组存储在 `iris_data` 变量中,可以用于后续的数据处理和模型训练。
iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe
在机器学习领域,通常将输入数据表示为 X,输出数据表示为 y。在这种情况下,通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表,因为目标变量通常是一个单独的列,而不是多个列。因此,在示例中,我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组,而不是一个 DataFrame。另一方面,我们将特征数据存储为 DataFrame,因为通常输入数据包含多个列。