修改下面代码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder lb = LabelEncoder() cols = Ca_feature for m in cols: df[m] = lb.fit_transform(df[m]) test[m] = lb.fit_transform(test[m]) df['description']=df['description'].replace(['no','yes'],[0,1]) correlation_matrix=df.corr() plt.figure(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation_matrix,vmax=0.9,linewidths=0.05,cmap="RdGy") # 几个相关性比较高的特征在模型的特征输出部分也占据比较重要的位置
时间: 2023-06-12 17:03:23 浏览: 48
这这段这段代码这段代码的这段代码的作这段代码的作用这段代码的作用是这段代码的作用是进行这段代码的作用是进行数据这段代码的作用是进行数据预这段代码的作用是进行数据预处理这段代码的作用是进行数据预处理,这段代码的作用是进行数据预处理,使用这段代码的作用是进行数据预处理,使用sk这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的Label这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'd这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和se这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seab这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可视这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可视化这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可视化展这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可视化展示这段代码的作用是进行数据预处理,使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码,将其转化为数字,而对'description'特征则使用replace函数将'no'和'yes'替换为0和1。接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap函数对特征之间的相关性进行可视化展示。