target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name解释代码

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。