in <module> correlations = train.corr()['血糖'].drop('血糖')

这段代码的作用是计算训练数据集中各个特征与目标变量“血糖”之间的相关性，并将结果保存在一个名为“correlations”的变量中。在计算相关性时，使用了pandas库中的corr()函数，该函数返回一个DataFrame对象，其中包含了各个特征与目标变量之间的相关系数。由于我们只关心特征与目标变量之间的相关性，因此使用drop()函数删除了“血糖”这一列。最终，变量“correlations”中保存了一个Series对象，其中包含了各个特征与目标变量之间的相关系数。

相关问题

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括：

1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。

2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。

3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。

4. 计算数据中各列之间的相关性，绘制相关性矩阵热图。

5. 计算数据中各列与目标变量 'diabetes' 之间的相关性，并绘制相关性热图。

整个代码片段的作用是为了帮助数据分析人员更好地理解数据中各列之间的关系，以及各列与目标变量之间的相关性。

fig,ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax.bar(x=correlations.index, height=correlations.values) ax.set_xticklabels(labels=correlations.index, rotation=90) ax.set_title('Correlation between features and target variable') ax.set_xlabel('Features') ax.set_ylabel('Correlation') plt.show()为什么不能运行

可能是因为缺少必要的模块或库。请确保您已经正确导入了需要的模块和库，例如matplotlib.pyplot。此外，如果您使用的是Jupyter Notebook或类似的环境，请确保您已经正确设置了内联绘图。您可以尝试添加以下行：

%matplotlib inline

然后再运行您的代码。如果问题仍然存在，请提供更多的信息或错误消息，以便更好地帮助您解决问题。