X = heart.drop('target', axis=1).values y = heart['target'].values lr = LogisticRegression(solver='liblinear')
时间: 2023-12-24 13:02:22 浏览: 29
这段代码是用来进行逻辑回归模型的训练。其中,X 是输入特征矩阵,y 是目标变量。第一行代码将删除 'target' 列,并将结果转化为 numpy 数组,赋值给 X。第二行代码将 'target' 列取出,并转化为 numpy 数组,赋值给 y。第三行代码定义了一个逻辑回归模型对象,参数 solver='liblinear' 表示使用 liblinear 求解器来求解模型。接下来,可以使用 X 和 y 来训练逻辑回归模型,例如:lr.fit(X, y)。
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= heart.drop('target', axis=1).values y = heart['target'].values
这段代码是用来将 pandas DataFrame 中的 'target' 列删除,并将结果转化为 numpy 数组。其中,heart 是一个 pandas DataFrame 对象,'target' 是该 DataFrame 中的一列。第一行代码将删除 'target' 列,并返回剩下的列,然后将其转化为 numpy 数组。第二行代码则将 'target' 列取出,并转化为 numpy 数组。
X = df.drop('target_variable', axis=1)
### 回答1:
这行代码是在 Pandas 中操作数据框(DataFrame)的,其中 df 是一个数据框,drop() 方法用于删除数据框中的某一列,'target_variable' 是要删除的列的列名,axis=1 表示删除列而不是行。因此,这行代码的作用是将数据框 df 中的 'target_variable' 列删除,并将结果赋值给变量 X。
### 回答2:
X = df.drop('target_variable', axis=1) 是一个用于删除数据中的目标变量的操作。
在这行代码中,df是一个数据框或数据表,'target_variable'是要删除的目标变量的列名称。通过指定axis=1,删除的是列而不是行。
该操作的结果是创建了一个新的数据框X,其中包含了原始数据框df中除去目标变量列之外的所有列。换句话说,新的数据框X是原始数据框df的一个子集,它不包含目标变量。
这行代码常常用于机器学习任务中,在训练模型之前通常需要将数据分为自变量和因变量。通过使用这行代码,可以轻松地将目标变量从数据集中分离出来,并将其余的列用作自变量。这样做有助于模型训练和评估过程的准确性和效率。
总之,X = df.drop('target_variable', axis=1) 是一种在数据集中删除目标变量列的常见操作,可在机器学习任务中起到重要的作用。
### 回答3:
这段代码是在使用Pandas库的DataFrame对象(df)中进行数据处理时使用的。drop()函数用于从DataFrame中删除指定的列或行。
具体到这段代码中,X = df.drop('target_variable', axis=1)的意思是从df中删除名为'target_variable'的列,然后将结果赋值给变量X。其中,axis=1参数表示删除列,如果axis=0则表示删除行。
通过这段代码,可以将df中的'target_variable'列删除,并将结果保存到X变量中。这样,在接下来的数据处理或分析过程中,就可以使用X代表删除了'target_variable'列的DataFrame对象。