机器学习中data['CD3+'] = pd.to_numeric(data['CD3+'], errors='coerce') data['CD4+'] = pd.to_numeric(data['CD4+'], errors='coerce') data['CD8+'] = pd.to_numeric(data['CD8+'], errors='coerce') data['CRP'] = pd.to_numeric(data['CRP'], errors='coerce')有何意义

这段代码的意义是将数据集中的指定列（'CD3+'，'CD4+'，'CD8+'和'CRP'）的值转换为数值类型，以便于后续的数据处理和分析。通过指定errors='coerce'参数，如果某些值无法转换为数值类型，将会被设置为NaN（Not a Number），从而避免了数据处理过程中的错误。这是一个常见的数据预处理步骤，可以将数据集中的非数值类型的数据转换为数值类型，以便于后续的建模和分析。