ytrue,ypred=knn.predict(xtrain),knn.predict(xtest)

这是一个机器学习中的 KNN 模型的预测过程，其中 xtrain 是训练集的特征数据，ytrue 是训练集的真实标签，xtest 是测试集的特征数据，ypred 是通过 KNN 模型预测得到的测试集的标签。KNN 是一种基于实例的学习方法，它通过计算新样本与训练集中所有样本之间的距离，找到与该样本距离最近的 k 个样本，并基于这些样本的标签进行分类。

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train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

这段代码是用来训练一个线性回归模型，并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下：

1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集，剩下的30%作为测试集。

2. 使用训练集拟合一个线性回归模型，其中因变量为房屋价格(price)，自变量为房屋面积(sqft_living)。

3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测，并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。

4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式，第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数，第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。

5. 重复2~4步，但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型，计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。

selected_columns=diabetes[['age', 'HbA1c_level','blood_glucose_level','diabetes']] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',selected_columns).fit() reg.summary() train=selected_columns.sample(frac=0.7) test=selected_columns[~selected_columns.index.isin(train.index)] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',train).fit() ypred=reg.predict(test[['age','HbA1c_level','blood_glucose_level']]) ytrue=test['diabetes'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) frmse/np.mean(ytrue)什么意思

这段代码是一个简单的线性回归模型，用于预测糖尿病患者的糖尿病指标。首先，从糖尿病数据集中选择了4个特征（年龄、HbA1c水平、血糖水平和是否患有糖尿病），并对这些特征进行了简单的线性回归分析。然后，将数据集随机分成训练集和测试集，并在训练集上再次进行线性回归。最后，使用测试集对模型进行评估，计算了预测指标与真实指标之间的均方根误差（RMSE）和均方根误差的百分比。