train["CabinBool"] = (train["Cabin"].notnull().astype('int')) test["CabinBool"] = (test["Cabin"].notnull().astype('int'))

这段代码的作用是为训练数据集和测试数据集中的每个样本添加一列CabinBool，用于表示该样本是否有船舱信息。

具体来说，代码分为几个部分：

1. train["Cabin"].notnull()：这个部分是用于检查训练数据集中的Cabin列是否存在缺失值。如果Cabin列中的某个元素是缺失值，那么对应的位置会返回False，否则返回True。

2. train["Cabin"].notnull().astype('int')：这个部分将上一步中返回的True和False转换为1和0，分别表示有和没有船舱信息。astype('int')是用于将True和False转换为整数类型。

3. (train["Cabin"].notnull().astype('int'))：这个部分将上一步中得到的0和1组成的Series转换为一个DataFrame，然后将这个DataFrame赋值给train["CabinBool"]，即添加了一列CabinBool。

4. test["Cabin"].notnull().astype('int')：这个部分和上面的train["Cabin"].notnull().astype('int')类似，只不过是针对测试数据集中的Cabin列进行的操作。最后，这个操作会将得到的结果存储在test["CabinBool"]这一列中。

相关问题

public static ICollection<TEntity> GetNavigationPropertyByCabin<TEntity>(string cabinName, Func<Cabin, ICollection<TEntity>> selector) { using (var context = _instance) { var cabin = context.Cabins.Include(c => c.CommuServers).FirstOrDefault(c => c.Name == cabinName); return selector(cabin); } }中的context.Cabins.Include(c => c.CommuServers).FirstOrDefault(c => c.Name == cabinName);中的c=>c.CommuServers可以使用委托优化吗？

在这个方法中，使用了selector委托来选择需要加载的导航属性。因此，在查询中需要使用lambda表达式来指定要加载的导航属性。可以改写为：

context.Cabins.Include(selector).FirstOrDefault(c => c.Name == cabinName);

这样可以避免使用具体的导航属性名称，使用委托来动态指定要加载的导航属性。需要注意的是，selector委托应该返回一个ICollection类型的导航属性，以便在查询结果中包含这些实体的数据。

写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析：import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

算法描述：

1. 读取训练数据集并删除无用特征
2. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值
3. 将数据集分为训练集和测试集
4. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测
5. 使用剪枝决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测
6. 使用随机森林分类器训练模型并在测试集上进行预测
7. 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值
8. 构建一个包含所有模型和指标的数据框并打印输出

实现步骤：

1. 导入必要的库
2. 读取训练数据集并删除无用特征
3. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值
4. 将数据集分为训练集和测试集
5. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测
6. 使用剪枝决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测
7. 使用随机森林分类器训练模型并在测试集上进行预测
8. 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值
9. 构建一个包含所有模型和指标的数据框并打印输出

结果分析：

最终结果输出了四个指标（准确率、精确率、召回率和F1值）在三个模型（决策树、剪枝决策树和随机森林）上的表现。根据输出结果可以得出，随机森林模型在所有指标上都表现最好，其次是剪枝决策树模型，而普通决策树模型表现最差。这些结果可以帮助我们选择最合适的模型用于预测。