fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() 请分析一下最后四句代码的作用和必要性

最后四句代码的作用和必要性如下：

1. 将数据集划分为训练集和测试集，以便评估分类模型的性能。
2. 对输入特征进行标准化，使得不同特征之间的量纲相同，避免特征之间因量纲不同而影响分类模型的性能。
3. 创建一个逻辑回归分类器对象，作为分类模型。
4. 进行模型的训练和测试，评估模型的性能，并计算模型的准确度等指标。

相关问题

fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape 分析一下这段代码中fruits.shape所代表的含义

这段代码中，`fruits`是一个`DataFrame`对象，它是从名为`fruit_data_with_colors.txt`的文本文件中读取数据而来的。`fruits.shape`是一个属性，它返回一个元组，表示`fruits`这个数据框对象的行数和列数，其中第一个元素是行数，第二个元素是列数。因此，`fruits.shape`所代表的含义是`fruits`这个数据框对象有多少行和多少列。

fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique())分析一下print(fruits['fruit_name'].unique())

这段代码中，`fruits`是一个`DataFrame`对象，它是从名为`fruit_data_with_colors.txt`的文本文件中读取数据而来的。`fruits['fruit_name']`是`DataFrame`对象中的一列，它的列名为`fruit_name`，表示水果的名称。`unique()`是一个`Series`方法，它返回该列中所有唯一的元素，即去重后的结果。

因此，`fruits['fruit_name'].unique()`所代表的含义是，返回`fruits`数据框中水果名称这一列中所有不同的水果名称。这个操作可以帮助我们对数据进行初步的统计和分析，例如，我们可以统计有多少种不同的水果，在这个数据集中每种水果的分布情况如何等等。