#设置参数 p=20 n=5000 beta=np.arange(p) # 回归系数beta # 以数组形式返回给定区间内均匀间隔的值 #生成X X=np.random.normal(0,1,size=(n,p)) # 从二项分布中抽取样本,形式：(n,p) epsilon = np.random.normal(size=n) #生成Y Y=np.zeros(n) #初始化Y #返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组 Y[epsilon + np.dot(X, beta).reshape(-1) > 0] = 1 data = np.concatenate((X, Y.reshape(-1, 1)), axis=1)

这段代码看起来是用来生成一个二分类数据集的，其中参数p表示特征的数量，n表示样本数量，beta表示回归系数，X表示特征矩阵，Y表示标签，epsilon表示噪声。具体来说，这段代码先生成了一个p维的随机正态分布的特征矩阵X，然后根据X和beta生成一个线性组合，再加上一些随机噪声epsilon，最后将结果大于0的样本标记为1，其余标记为0，生成二分类标签Y。最终将特征矩阵X和标签Y拼接在一起，作为生成的数据集。