feature_map = [(i, v) for i, v in itertools.zip_longest(rfe.get_support(), refclasscol)] selected_features = [v for i, v in feature_map if i == True] selected_features这个段代码是什么意思

这段代码用于获取特征选择后的选定特征列表。首先，使用rfe.get_support()方法得到一个布尔类型的数组（True表示该特征被选择，False表示该特征被排除）。然后，使用zip_longest()函数将特征列和相应的布尔值对齐。最后，使用列表解析语句[v for i, v in feature_map if i == True]筛选出被选中的特征列表。

相关问题

import pandas as pd from itertools import combinations # 读取数据集 data = pd.read_csv('groceries.csv', header=None) transactions = data.values.tolist() # 设定支持度和置信度的阈值 min_support = 0.01 min_confidence = 0.5 # 生成频繁1项集 item_count = {} for transaction in transactions: for item in transaction: if item in item_count: item_count[item] += 1 else: item_count[item] = 1 num_transactions = len(transactions) freq_1_itemsets = [] for item, count in item_count.items(): support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_1_itemsets.append([item]) # 生成频繁项集和关联规则 freq_itemsets = freq_1_itemsets[:] for k in range(2, len(freq_1_itemsets) + 1): candidates = [] for itemset in freq_itemsets: for item in freq_1_itemsets: if item[0] not in itemset: candidate = itemset + item if candidate not in candidates: candidates.append(candidate) freq_itemsets_k = [] for candidate in candidates: count = 0 for transaction in transactions: if set(candidate).issubset(set(transaction)): count += 1 support = count / num_transactions if support >= min_support: freq_itemsets_k.append(candidate) freq_itemsets += freq_itemsets_k # 生成关联规则 for itemset in freq_itemsets_k: for i in range(1, len(itemset)): for subset in combinations(itemset, i): antecedent = list(subset) consequent = list(set(itemset) - set(subset)) support_antecedent = item_count[antecedent[0]] / num_transactions for item in antecedent[1:]: support_antecedent = min(support_antecedent, item_count[item] / num_transactions) confidence = count / (support_antecedent * num_transactions) if confidence >= min_confidence: print(antecedent, '->', consequent, ':', confidence)完善这段代码

这这是这是Python这是Python的这是Python的代码这是Python的代码，这是Python的代码，用这是Python的代码，用于这是Python的代码，用于导这是Python的代码，用于导入这是Python的代码，用于导入p这是Python的代码，用于导入pandas这是Python的代码，用于导入pandas库这是Python的代码，用于导入pandas库，并这是Python的代码，用于导入pandas库，并从这是Python的代码，用于导入pandas库，并从it这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导入这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导入com这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导入combinations这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导入combinations函数这是Python的代码，用于导入pandas库，并从itertools库中导入combinations函数。

给出以下代码的注释：#1/usr/ bin /python3 # coding = utf -8 import sys for line in sys . stdin : line = line . strip () friends _ J = line . split (') for i in range ( len ( friends _ I )-1): results =[ friends _ J [1+1], friends _ J [0]] print ("\ t ". join ( results )) #1/usr/ bin /python3# coding = utf -8 import sys import itertools current friend - None common _ friend _ J -[] for line in sys . stdin : line = line . strip () common _ friend , friend = line . split ("\ t ") if not current _ friend : current _ friend = common _ friend if current _ friend == common _ friend : common _ friend _|+= friend else : common _ friend _)= list ( set ( common _ friend _ J )) for jin itertools . combinations ( common _ friend _),2): print (",". Join ( str ( V ) for v in list ())+*"+ current _ friend ) current _ friend = common _ friend common _ friend _|=[ friend ] common _ friend _ J = list ( set ( common _ friend _)) for j in itertools . combinations ( common _ friendJ ,2): print ("," Join ( str ( v ) for v in list (1))+*"+ current _ friend )

这段代码实现了一个简单的 MapReduce 程序，用于查找每对用户之间的共同好友。具体注释如下：

1. 导入 sys 模块
2. 从标准输入中读取每一行文本
3. 去除每一行文本的首尾空格，并将其按照 ")" 分割成两个用户列表
4. 对于第一个用户的好友列表，将其与第二个用户组合起来，打印出两个用户的组合结果 #1
5. 初始化当前用户和共同好友列表的值为 None 和一个空列表
6. 从标准输入中读取每一行文本
7. 去除每一行文本的首尾空格，并将其按照 "\t" 分割成一个共同好友和一个用户
8. 如果当前用户为空，则将其赋值为读取到的用户
9. 如果当前用户与读取到的用户相同，则将读取到的好友添加到共同好友列表中
10. 如果当前用户与读取到的用户不同，则将当前的共同好友列表转换为一个集合，然后对其中的每一对好友进行组合，并打印出每一对好友和当前用户的组合结果
11. 将当前用户更新为读取到的用户，并将读取到的好友添加到共同好友列表中
12. 将共同好友列表转换为一个集合，并对其中的每一对好友进行组合，并打印出每一对好友和当前用户的组合结果