= heart.drop('target', axis=1).values y = heart['target'].values
时间: 2024-01-01 13:05:44 浏览: 17
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。
相关问题
X = heart.drop('target', axis=1).values y = heart['target'].values lr = LogisticRegression(solver='liblinear')
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)。
解释X = data.drop('target', axis=1)
在上述代码中,`data.drop('target', axis=1)` 是用于从数据集中删除目标变量列,并将结果存储在变量 `X` 中的操作。
`drop()` 是一个用于删除指定列或行的方法,其中 `axis` 参数指定了删除的方向。当 `axis=1` 时,表示按列删除。
在这里,`data.drop('target', axis=1)` 会删除数据集 `data` 中名为 'target' 的列,并返回删除后的结果。这样我们就得到了一个新的数据集 `X`,它不包含目标变量列。
通常,我们将特征存储在变量 `X` 中,将目标变量存储在变量 `y` 中,以便于后续的模型训练和预测。在这个例子中,`X` 包含除了 'target' 列之外的其他列,而 `y` 包含 'target' 列的值。
请注意,`axis=1` 表示按列删除,如果你想按行删除,可以将 `axis` 参数设置为 0。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)