x = data2.iloc[:, :21] y = data2['LRc'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=23) '''标准化''' transfer = StandardScaler() x_transfer = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test)
时间: 2023-12-24 07:39:33 浏览: 111
这段代码是数据预处理的一部分,包括特征选择、数据集划分和数据标准化。
首先,通过`data2.iloc[:, :21]`选择了`data2`中的前21列作为特征数据,并将其赋值给`x`。然后,通过`data2['LRc']`选择了`data2`中的'LRc'列作为目标变量,并将其赋值给`y`。
接下来,使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集。其中,`test_size=0.2`表示将20%的数据分割为测试集,`random_state=23`表示设置随机种子为23,以确保每次划分的结果一致。划分后的训练集特征数据赋值给`x_train`,测试集特征数据赋值给`x_test`,训练集目标变量赋值给`y_train`,测试集目标变量赋值给`y_test`。
最后,使用`StandardScaler()`进行数据标准化。首先,创建了一个`StandardScaler()`对象,并将其赋值给`transfer`。然后,使用`fit_transform()`方法对训练集特征数据进行标准化,并将结果赋值给`x_transfer`。最后,使用`transform()`方法对测试集特征数据进行标准化,并将结果重新赋值给`x_test`。
通过这些步骤,你完成了特征选择、数据集划分和数据标准化的预处理过程,为后续的机器学习算法建模提供了处理好的数据。
相关问题
X = data.iloc[:, -1:-1] y = data.iloc[:,1: ]
这段代码有一些问题。你想要从数据集中取出除了最后一列以外的所有列作为 X,最后一列作为 y,但是代码写成了 `X = data.iloc[:, -1:-1]` 和 `y = data.iloc[:,1: ]`。
第一个问题是 `iloc[:, -1:-1]` 的意思是从第一列到倒数第二列,因为左闭右开区间不包括右边的数。如果想要取最后一列的话应该写成 `iloc[:, -1]`。
第二个问题是 `iloc[:,1:]` 的意思是从第二列到最后一列,但是你想要取的是除了最后一列以外的所有列,应该写成 `iloc[:, :-1]`。
所以正确的代码应该是:
```
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
```
X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
这段代码是将一个 Pandas DataFrame 数据集分割为训练集和测试集的过程。具体来说,它使用了 Pandas 的 iloc 函数来选择数据集的子集,然后使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数将数据分割为训练集和测试集。
- `X = data.iloc[:, :-1]`:这行代码使用 iloc 函数选择了数据集中除最后一列以外的所有列,这些列表示模型的特征变量。
- `y = data.iloc[:, -1]`:这行代码使用 iloc 函数选择了数据集中最后一列,这列表示模型的目标变量。
- `train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)`:这行代码使用 Scikit-learn 的 train_test_split 函数将数据集分割为训练集和测试集。其中,X 和 y 分别表示特征变量和目标变量的数据集,test_size 表示测试集的大小(这里是 20%),random_state 是一个随机种子,用于控制每次分割的结果相同。
- `X_train, X_test, y_train, y_test = ...`:这行代码将 train_test_split 函数返回的四个变量分别赋值给了 X_train, X_test, y_train 和 y_test。其中,X_train 和 y_train 表示训练集的特征变量和目标变量,X_test 和 y_test 表示测试集的特征变量和目标变量。
这个过程通常是在训练机器学习模型时使用的,它可以保证我们在训练模型时不会使用测试集中的数据,从而避免过拟合。