X = data.drop(['target'], axis=1)是什么意思

时间: 2024-05-28 11:13:02 浏览: 214
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ml_data.zip

这行代码是在处理一个数据集时使用的，其中 `data` 是一个 DataFrame 对象，`target` 是这个 DataFrame 中的一列。这行代码的作用是从 DataFrame 中删除 `target` 这一列，并将删除后的结果赋值给变量 `X`。`axis=1` 指定了删除的方向，其中 `axis=1` 表示删除列，而 `axis=0` 表示删除行。因此，这行代码的含义是删除 `data` DataFrame 中的 `target` 列，返回一个不包含 `target` 列的 DataFrame，并将其赋值给变量 `X`。
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什么是逻辑回归在python如何体现

X = data.drop('target', axis=1) # 特征 y = data['target'] # 目标变量 然后，我们将数据划分为训练集和测试集，以便评估模型性能： python from sklearn.model_selection import train_test_split X_...
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X = data.drop('target', axis=1) # 假设'target'是待预测的年龄 y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 现在我们可以用Scikit-...

解释X = data.drop('target', axis=1)

在上述代码中，data.drop('target', axis=1) 是用于从数据集中删除目标变量列，并将结果存储在变量 X 中的操作。 drop() 是一个用于删除指定列或行的方法，其中 axis 参数指定了删除的方向。当 axis=1 时...

X = data.drop('target', axis=1)中的target是什么

data.drop('target', axis=1)的作用是将target特征从数据集中删除，使其成为输入特征X。而y = data['target']则是将target特征作为标签y，用于监督学习模型的训练。在模型评估中，我们使用测试集的输入...

X = data.drop('target', axis=1)

axis=1表示删除列，而不是行。这样做是因为在机器学习中，通常将特征和目标变量分开处理。在这个数据集中，'target'是目标变量，而其他列则是特征。因此，我们需要将'target'列删除，以便将其作为单独的目标变量进行...

X = data.drop(['target'], axis=1) y = data['target']是什么意思

假设这个数据集中有一个名为'target'的列，代码中的data.drop(['target'], axis=1)表示将该列从数据集中删除，得到一个新的数据集X。而data['target']则表示选取原始数据集中的'target'列，得到一个名为y的...

target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name解释代码

- X = data.drop('diagnosis',axis=1) 表示将除了 diagnosis 列之外的所有特征列作为自变量，赋值给 X 变量。axis=1 表示删除列。 - y = target_name 表示将目标变量赋值给 y 变量。 换句话说，这段...

解释X_new = data.drop('target', axis=1) # 特征数据

这行代码是用来从原始数据中提取出特征...因此，data.drop('target', axis=1)的作用就是删除名为"target"的列，得到的结果就是特征数据X_new。 简而言之，X_new就是从原始数据中提取出来的用于训练模型的特征数据。

X = data.drop('target_variable', axis=1) # 根据实际情况修改目标变量的列名 y = data['target_variable'] # 根据实际情况修改目标变量的列名

X = data.drop('churn', axis=1) # 删除目标变量列，保留其他特征列 y = data['churn'] # 获取目标变量列 请确保根据你的数据集的实际情况修改代码，使用正确的目标变量列名。这样才能正确地拆分特征和目标变量...

target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name代码翻译

这段代码的作用是将数据集data中的'diagnosis'列作为目标变量(target variable)存储在target_name变量中，同时将除'diagnosis'列之外的所有数据存储在X变量中。最后，将目标变量target_name存储在y变量中，以便后续...

解释这段代码X = data.drop(['target', 'model', 'system'], axis=1)

具体来说，data.drop() 方法用于删除指定的列，axis=1 参数表示按列进行操作（即删除列），不指定 axis 参数默认为按行进行操作（即删除行）。因此，这段代码的效果是将名为 target、model 和 system 的...

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head()) 以上伪代码是对原 Python 代码的简化...

data['target'] = pd.Categorical(data['target']).codes X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=42)作用

1.使用pandas库中的read_csv函数读入iris数据集，将第一行作为列名。 2.将数据集中的类别标签转换为数字编码。 3.将数据集中的特征值和类别标签分别存储到X和y变量中。 4.使用train_test_split函数将数据集划分为...

function median_target(var) { temp = data[data[var].notnull()]; temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index(); return temp; } data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5; data.loc[(data['Outcome'] == 0) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1; data.loc[(data['Outcome'] == 1) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3; target_col = ["Outcome"]; cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist(); cat_cols = [x for x in cat_cols]; num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = LabelEncoder(); for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]); data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols); std = StandardScaler(); scaled = std.fit_transform(data[num_cols]); scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols); df_data_og = data.copy(); data = data.drop(columns=num_cols, axis=1); data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how='left'); X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_test = to_categorical(y_test);将这段代码添加注释

X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = ...

data = pd.read_csv("BindingDB_IC50.csv") data_new = data.drop(['Drug_ID', 'Target_ID'], axis = 1, inplace = True)修改后的文件去哪了

data.drop(['Drug_ID', 'Target_ID'], axis=1, inplace=True) data.to_csv("BindingDB_IC50_new.csv", index=False) 这样就会将修改后的数据保存为名为"BindingDB_IC50_new.csv"的新文件。

for m in [pos_user]: print(m.shape, data['target'].value_counts()) # X = data.drop(['target', 'CUST_NO'], axis=1) y = data['CUST_NO'].isin(m['custno'].unique()).astype(int) # y = data['target']

2. print(m.shape, data['target'].value_counts())：这行代码打印了 m 的形状和 data['target'] 的值计数。m.shape 返回 m 的维度信息，data['target'].value_counts() 返回了 data['target'] 列中每...

# 分离特征和目标变量 X = data.drop(['RAD'],axis=1) # 请将'target_variable'替换为实际的目标变量列名 y = data['RAD'] # 选择K个特征 K = 4 # 请根据需求设定适当的K值 selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K) selected_features = selector.fit_transform(X, y) # 获取选择后的特征列名 selected_columns = X.columns[selector.get_support()] # 构建选择后的特征数据 selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns) # 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件 selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)

X = data.drop(['RAD'],axis=1) # X为特征数据，删除了名为'RAD'的列 y = data['RAD'] # y为目标变量数据，选择了名为'RAD'的列 # 选择K个特征 K = 4 # 选择了4个最相关的特征 # 使用互信息法进行特征选择 ...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

11. train_x = train_data.drop(['target'], axis=1)：这行代码将训练数据集中的目标变量（'target'）删除，得到只包含特征的训练数据集train_x。 12. data_all = pd.concat([train_x,test_data])：这行代码将...

将下列代码变为伪代码def median_target（var）： temp = data[data[var].notnull（）] temp = temp[[var， 'Outcome']].groupby（['Outcome']）[[var]].median（）.reset_index（） return temp data.loc[（data['Outcome'] == 0 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 102.5 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 169.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 107 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 1 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 27 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 32 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 70 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 30.1 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique（）[data.nunique（） < 12].keys（）.tolist（） cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique（）[data.nunique（） == 2].keys（）.tolist（） #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder（） for i in bin_cols ： data[i] = le.fit_transform（data[i]） #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies（data = data，columns = multi_cols ） #Scaling 数字列 std = StandardScaler（） 缩放 = std.fit_transform（数据[num_cols]） 缩放 = pd。数据帧（缩放，列=num_cols） #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy（） 数据 = 数据.drop（列 = num_cols，轴 = 1） 数据 = 数据.合并（缩放，left_index=真，right_index=真，如何 = “左”） # 定义 X 和 Y X = 数据.drop（'结果'， 轴=1） y = 数据['结果'] X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， train_size=0.8， shuffle=True， random_state=1） y_train = to_categorical（y_train） y_test = to_categorical（y_test）

X = data.drop('Outcome', axis=1); y = data['Outcome']; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1); y_train = to_categorical(y_train); y_...

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