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)

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。