target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name解释代码
时间: 2023-07-15 21:11:04 浏览: 22
这段代码假设你已经导入了一个名为"data"的数据集。其中,第一行将数据集中的"diagnosis"列赋值给"target_name"变量,也就是将目标值单独提取出来。第二行则将数据集中除了"diagnosis"列之外的所有列(也就是特征)赋值给"X"变量,也就是将特征值提取出来。第三行将目标值赋值给"y"变量,这里的"y"变量与"target_name"变量的作用是一样的。其中,axis=1表示删除列,因为"diagnosis"列的索引是1。
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target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name代码翻译
这段代码的作用是将数据集data中的'diagnosis'列作为目标变量(target variable)存储在target_name变量中,同时将除'diagnosis'列之外的所有数据存储在X变量中。最后,将目标变量target_name存储在y变量中,以便后续的数据分析或机器学习任务中使用。这里的drop()方法是用于删除'diagnosis'列的,axis=1表示删除列而不是行。
y = data.diagnosis list = ['Unnamed: 32','id','diagnosis'] x = data.drop(list,axis = 1 ) x.head()
这段代码是从一个名为"data"的数据集中提取"diagnosis"这一列数据,将其赋值给变量"y"。然后,从"data"数据集中删除"Unnamed: 32"、"id"和"diagnosis"这三列数据,将剩余的数据赋值给变量"x"。最后,使用"x.head()"函数可以查看"x"变量中前5行数据。