这段代码用了什么模型print("Train set size:", train.shape) print("Test set size:", test.shape) print('start data processing', datetime.now(), ) # know your target train['SalePrice'].describe() sns.distplot(train['SalePrice']); #skewness and kurtosis: 可以看到SalePrice的偏度较大，log变换可以缓解这个问题，而且比赛的损失函数也正好是log-rmse，所以随后会对SalePrice作log-transformation print("Skewness: %f" % train['SalePrice'].skew()) print("Kurtosis: %f" % train['SalePrice'].kurt()) # We use the numpy fuction log1p which applies log(1+x) to all elements of the column train["SalePrice"] = np.log1p(train["SalePrice"])

这段代码使用了Python中的一些数据处理和可视化库来处理和分析房价数据集。其中，train和test是数据集，分别表示训练集和测试集。

首先，代码使用了print()函数打印出了训练集和测试集的大小。接着，使用了train['SalePrice'].describe()函数来统计SalePrice列的基本统计信息，如均值、标准差等。

接下来，使用了sns.distplot()函数来绘制了SalePrice的分布直方图，并使用了skewness和kurtosis函数来计算SalePrice的偏度和峰度。可以看到，SalePrice的偏度偏大，需要进行log变换来缓解这个问题。

最后，使用了numpy中的log1p()函数对SalePrice进行了log-transformation。这样处理之后，SalePrice的分布更加接近正态分布，便于后续的建模和分析。

相关问题

from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y , test_size= 0.2 , random_state= 50) print ('Train set: ', x_train.shape, y_train.shape) print ('Test set:', x_test.shape, y_test.shape)

这是一个使用scikit-learn库中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集的Python代码。其中x和y是输入特征和对应的标签，test_size参数表示测试集所占的比例（此处为20%），random_state参数用于设置随机数种子，以确保每次划分的结果是一致的。最后，打印出训练集和测试集的形状，以确保划分正确。其中x_train和y_train是训练集的输入特征和标签，x_test和y_test是测试集的输入特征和标签。

With n_samples=0, test_size=0.3 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

这个错误提示意味着在使用 `train_test_split` 函数时，训练集的大小为 0，这通常是由于 `test_size` 参数过大或者 `train_size` 参数未设置导致的。

具体来说，如果 `test_size=0.3`，表示测试集占总数据集的 30%，那么训练集占总数据集的比例就是 1-0.3=0.7。如果数据集的样本数量太少，比如只有 1 个样本，那么 30% 的测试集就只能包含 0 个样本，此时训练集的大小就为 0。

解决这个问题的方法有两种：

1. 减小 `test_size` 参数的值。可以将 `test_size` 参数设置为比较小的值，例如 0.1 或 0.2，以保证训练集的大小不为 0。

2. 设置 `train_size` 参数的值。可以设置 `train_size` 参数的值，以保证训练集的大小不为 0。例如，可以将 `train_size` 参数设置为一个比较小的值，例如 0.1 或 0.2，以保证训练集的大小不为 0。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 `train_test_split` 函数，并设置了 `train_size` 参数的值：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 X 和 y 分别表示输入特征和目标变量
# 将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集
# 并且指定训练集的大小为 0.7
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, train_size=0.7, random_state=42)

# 输出训练集和测试集的大小
print("训练集大小：", X_train.shape, y_train.shape)
print("测试集大小：", X_test.shape, y_test.shape)

在上面的代码中，我们使用 `train_size` 参数指定了训练集的大小为 0.7，这样可以保证训练集的大小不为 0。