解释y_test = test_datas['annoyance']

这段代码是从 test_datas 数据集中获取名为 "annoyance" 的列，并将其作为 y_test 变量的值。通常，在机器学习中，我们将输入数据集分为特征和目标变量。特征是我们用于训练模型的输入数据，而目标变量是我们希望模型预测的输出。在这种情况下，"annoyance" 列是目标变量，我们将其存储在 y_test 变量中，以便在测试模型时使用。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

在代码中，预处理部分中使用了未定义的变量 `train_datas` 和 `test_datas`，应该将其改为 `X_train` 和 `X_test`。

另外，在调用 `CoReg` 模型时，传入的参数名 `test_datas` 应该改为 `unlabeled_X`，因为在之前的代码中，`X_unlabeled` 被赋值给了 `unlabeled_X`。

最后，在计算预测结果时，应该将 `test_X` 改为 `X_test`。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import preprocessing 
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg 
from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error 

pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') 
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 
y = data['label'] # 标签列 

# 划分数据集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) 

# 划分带标签数据集 
labeled_size = 0.3 
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) 
indices = np.arange(len(X_train)) 
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) 
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] 
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] 
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] 
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] 

# 数据预处理 
pre_transform=preprocessing.StandardScaler() 
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) 
X_train = pre_transform.transform(X_train) 
X_test = pre_transform.transform(X_test) 

# 构建和训练模型 
model = CoReg() 
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) 
pred_y = model.predict(X=X_test) 

# 计算性能指标 
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

这段代码是一个使用 KNN 算法进行乳腺癌分类的模型。首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，使用 KNeighborsClassifier 构建 KNN 模型，其中 n_neighbors 为 43，weights 为 'distance'，p 为 2。然后针对训练集进行模型训练，并输出模型在训练集上的得分。最后，使用 classification_report 对模型在测试集上的表现进行评估，并输出评估结果。