iris_feature = u'花萼长度', u'花萼宽度', u'花瓣长度', u'花瓣宽度' path = 'iris.data' data = pd.read_csv(path, header=None) x_prime = data[list(range(4))] y = pd.Categorical(data[4]).codes x_prime_train, x_prime_test, y_train, y_test = train_test_split(x_prime, y, train_size=0.7, random_state=0)
时间: 2024-04-11 18:33:04 浏览: 19
您的代码段是用于加载Iris数据集并进行训练集和测试集的划分。Iris数据集是一个常用的机器学习数据集,包含了150个样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度),以及对应的一个类别标签。
下面是代码的解释:
- 第一行定义了一个变量`iris_feature`,表示了4个特征的名称。
- 第二行定义了一个变量`path`,指定了数据集文件的路径。
- 第三行使用`pd.read_csv()`函数读取了数据集文件,`header=None`表示数据集文件中没有列名。
- 第四行通过`data[list(range(4))]`选择了数据集中的前4列作为特征。
- 第五行使用`pd.Categorical(data[4]).codes`将类别标签转换为数值编码。
- 第六行使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集,`train_size=0.7`表示训练集占总数据集的70%,`random_state=0`表示随机种子,保证每次划分结果一致。
- 最后,将划分好的训练集特征、测试集特征、训练集标签和测试集标签分别赋值给了`x_prime_train`、`x_prime_test`、`y_train`和`y_test`。
您可以根据需要进一步使用这些数据进行机器学习模型的训练和评估。如果您还有其他问题,请随时提问。
相关问题
iris_data = df_iris.values
这行代码的作用是从 Pandas 数据帧中提取数据,并将其存储在一个名为 `iris_data` 的 Numpy 数组中。具体来说,`df_iris.values` 返回一个 Numpy 数组,其中包含了数据帧中的所有数据。这个数组的形状为 `(120, 5)`,其中 120 表示数据集中记录的数量,5 表示每个记录包含的特征数量。这个数组存储在 `iris_data` 变量中,可以用于后续的数据处理和模型训练。
iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe
在机器学习领域,通常将输入数据表示为 X,输出数据表示为 y。在这种情况下,通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表,因为目标变量通常是一个单独的列,而不是多个列。因此,在示例中,我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组,而不是一个 DataFrame。另一方面,我们将特征数据存储为 DataFrame,因为通常输入数据包含多个列。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)