Folds5x2_pp.xlsx

`Folds5x2_pp.xlsx` 是一个 Excel 文件，其中包含了一组关于空气污染数据的实验结果。这组数据是针对五个不同的特征进行的二元分类实验，每个特征都进行了五次重复实验。

每个特征的数据包含了两列：第一列是特征的值，第二列是该特征对应的分类结果（0 或 1）。这个数据集的数据量比较小，可以用于测试和学习分类算法。

该数据集的完整信息可以参考 UCI Machine Learning Repository 上的说明：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Air+Quality

如果你需要使用这个数据集，可以使用 Excel 或 Python 中的 Pandas 库进行读取和处理。

相关问题

for i in indices: X_train_folds.append(X_train[i]) y_train_folds.append(y_train[i])

这段代码使用了一个循环来遍历 `indices` 列表，并根据每个索引值将对应的元素添加到 `X_train_folds` 和 `y_train_folds` 列表中。

假设 `indices` 是一个包含整数索引的列表，`X_train` 和 `y_train` 是两个数据集。代码示例如下：

indices = [0, 1, 2, 3, 4]  # 索引列表
X_train = ['data1', 'data2', 'data3', 'data4', 'data5']  # X_train 数据集
y_train = ['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']  # y_train 数据集

X_train_folds = []  # 存储分割后的 X_train 数据集
y_train_folds = []  # 存储分割后的 y_train 数据集

for i in indices:
    X_train_folds.append(X_train[i])
    y_train_folds.append(y_train[i])

print(X_train_folds)
print(y_train_folds)

以上代码将根据 `indices` 列表中的索引值，将相应的元素添加到 `X_train_folds` 和 `y_train_folds` 列表中。输出结果为：

['data1', 'data2', 'data3', 'data4', 'data5']
['label1', 'label2', 'label3', 'label4', 'label5']

请注意，如果 `indices` 中的索引值超出了数据集的范围，将会引发索引错误。

train = data[data['isDefault'].notna()] test = data[data['isDefault'].isna()] y = train['isDefault'] folds = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=546789) test_preds = LGBModel(train, test, y, folds) test_preds.rename({'loan_id': 'id'}, axis=1)[['id', 'isDefault']].to_csv('/home/aistudio/work/submit_example.csv', index=None)怎么查看保存的csv文件

你可以使用Python中的pandas库来读取和查看csv文件。可以使用以下代码读取csv文件并将其存储在一个变量中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/home/aistudio/work/submit_example.csv')

然后你可以使用以下代码来查看数据框的前几行：

df.head()

或者你也可以使用以下代码来查看数据框的所有行:

print(df)