import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np df=pd.read_table('D:adult.txt',sep=',') df.head() # 特征数据 data = df.iloc[:,:-1].copy() data.head() # 标签数据 target = df[["salary"]].copy() target.head() # 查看总共有多少个职业 ws = data.workclass.unique() ws # 定义转化函数 def convert_ws(item): # np.argwhere函数会返回，相应职业对应的索引 return np.argwhere(ws==item)[0,0] # 将职业转化为职业列表中索引值 data.workclass = data.workclass.map(convert_ws) # 查看职业转化后的数据 data.head() # 需要进行量化的属性 cols = ['education',"marital_status","occupation","relationship","race","sex","native_country"] # 使用遍历的方式对各列属性进行量化 def convert_item(item): return np.argwhere(uni == item)[0,0] for col in cols: uni = data[col].unique() data[col] = data[col].map(convert_item) # 查看对所有列进行量化后的数据 data.head() from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 对模型进行训练 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test) # 把所有的数据归一化 # 创建归一化函数 def func(x): return (x-min(x))/(max(x)-min(x)) # 对特征数据进行归一化处理 data[data.columns] = data[data.columns].transform(func) data.head() # 划分训练集与测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.01) # 创建模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8) # 训练模型 knn.fit(x_train,y_train) # 使用测试集查看模型的准确度 knn.score(x_test,y_test)

这段代码的功能是使用 KNN 算法对成人数据集进行分类。代码中使用 pandas 库读取数据集文件，并将数据分为特征数据和标签数据。然后，对一些属性进行量化处理，使它们能够被算法处理。接着，使用 sklearn 库中的 KNeighborsClassifier 类创建模型，将数据集分为训练集和测试集进行训练和测试。最后，对特征数据进行归一化处理，再次对模型进行训练和测试，并输出模型的准确度。

需要注意的是，代码中的转化函数和归一化函数需要根据实际数据集进行修改。另外，test_size 参数的值为 0.01，表示将数据集中的 1% 作为测试集，你可以根据实际情况进行调整。

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import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv") heart.head()

这段代码是在Python中使用pandas库读取一个CSV文件，并将其存储到名为"heart"的DataFrame对象中。然后使用sklearn库中的决策树和随机森林分类器来对这个数据集进行分类。最后，使用matplotlib库中的函数来可视化分类结果。

具体来说，代码的解释如下：

- `import pandas as pd`：导入pandas库，并将其命名为pd，方便后续使用。
- `from sklearn import tree`：从sklearn库中导入决策树分类器。
- `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`：从sklearn库中导入随机森林分类器。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其命名为plt，方便后续使用。
- `import numpy as np`：导入numpy库，并将其命名为np，方便后续使用。
- `heart=pd.read_csv("D:\Anaconda1\heart.csv")`：使用pandas库中的read_csv函数读取名为"heart.csv"的文件，并将其存储到名为"heart"的DataFrame对象中。这个文件应该在"D:\Anaconda1\"目录下。
- `heart.head()`：展示"heart"对象的前5行数据。

接下来的代码应该是对"heart"数据集进行分类和可视化，但是代码不完整，无法给出具体解释。

import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('diabetes.csv') df.head() df.describe()

这不是一个问题，而是一段代码。这段代码使用了Python中的numpy和pandas库，用于读取一个名为'diabetes.csv'的数据文件，并展示这个数据文件的前5行和基本的统计信息。其中，'df'是一个名为DataFrame的对象，它以表格的形式存储数据，并提供了很多数据处理和分析的功能。如果你有任何关于这段代码的问题，可以随时问我。