housing_=housing[['sqft_living','bedrooms','grade','condition','age','price']] housing_=pd.get_dummies(housing_,columns=['grade','condition'])什么意思

这段代码的作用是：

1. 选取数据集中的'sqft_living', 'bedrooms', 'grade', 'condition', 'age', 'price'这些列，将它们存储在名为'housing_'的新数据集中。

2. 对'housing_'数据集中的'grade'和'condition'列进行独热编码，将这两列转换为多个列（每个类别对应一个新列），并将这些新列添加到'housing_'数据集中。这样可以将分类数据转换为数值数据，方便后续建模分析。

综上所述，这段代码的主要目的是准备数据集以便用于建立机器学习模型。

相关问题

reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',housing).fit()什么意思

这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型，通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中，'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式，表示因变量为price，自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。housing是数据集。拟合后的结果存储在reg变量中。

np.corrcoef(housing[['sqft_living'],housing)

这段代码可能存在语法错误，因为它缺少一个参数。通常情况下，np.corrcoef() 函数用于计算数据集中两个变量之间的相关系数。其中，第一个参数是一个数组，包含了第一个变量的所有取值，第二个参数是一个数组，包含了第二个变量的所有取值。因此，这个函数应该像这样使用：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取房屋数据集
housing = pd.read_csv('housing.csv')

# 计算房屋面积和价格的相关系数
corr = np.corrcoef(housing['sqft_living'], housing['price'])

# 输出相关系数
print(corr)

在上面的代码中，我们首先使用 pandas 库中的 read_csv 函数读取了一个名为 housing.csv 的房屋数据集。然后，我们使用 np.corrcoef() 函数计算了房屋面积（sqft_living）和价格（price）之间的相关系数，并将结果保存在了名为 corr 的变量中。最后，我们使用 print() 函数输出了相关系数的值。

需要注意的是，相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，取值越接近于 -1 或 1，表示两个变量之间的相关性越强，取值越接近于 0，则表示两个变量之间的相关性越弱。