X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values

这段代码使用了 Pandas 库中的 `iloc` 方法，从数据集中分别选取了除最后一列以外的所有列作为输入数据 `X`，选取了最后一列作为输出数据 `y`。具体来说，代码中的 `data` 变量应该是一个 Pandas 数据框（DataFrame）类型的数据集。`iloc` 方法是 Pandas 中用于通过行号和列号进行索引的方法。`iloc[:, :-1]` 表示选取所有行，但是只选取从第一列到倒数第二列的所有列，即除最后一列以外的所有列；`iloc[:, -1:]` 表示选取所有行，但是只选取最后一列。`values` 方法是 Pandas 中用于将数据框转换为 numpy 数组的方法。因此，最终得到的 `X` 和 `y` 都是 numpy 数组类型的数据。这里的 `:` 表示选取该维度上的所有元素。

相关问题

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values

这是一个典型的从 Pandas DataFrame 中获取特征矩阵和标签向量的代码片段。其中 `data` 是一个 DataFrame，它包含了特征和标签。`iloc[:, :-1]` 表示选取除了最后一列以外的所有列作为特征，`:, -1` 表示选取最后一列作为标签。`values` 属性将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，以便在机器学习算法中使用。

解释X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values

当我们从excel表格中读取数据后，一般需要将数据转换为numpy数组或pandas数据框，以便进行后续的数据处理和建模。而在这个程序中，`data`是一个pandas数据框，其中`iloc`是基于整数位置进行索引的方法，`:`表示选取所有行，`:-1`表示选取所有列除了最后一列，`-1`表示选取最后一列。因此，`data.iloc[:, :-1].values`表示选取所有行和除了最后一列的所有列，将其转换为numpy数组，赋值给`X`。同理，`data.iloc[:, -1].values`表示选取所有行和最后一列，将其转换为numpy数组，赋值给`y`。这样做的目的是将特征值和输出变量分开，以便进行训练和测试。