X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=0) #rf.fit(X_train, y_train) #拟合训练集 rf.fit(X_train, y_train) #对训练集和测试集进行预测 y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) print(y_test_pred)

这段代码是一个随机森林回归模型的训练和预测过程。首先，将数据集中除了第一列和最后一列以外的列赋值给变量X，将数据集中第一列赋值给变量y。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的20%。接下来，使用StandardScaler对X_train和X_test进行标准化处理。最后，使用RandomForestRegressor对训练集进行拟合，然后分别对训练集和测试集进行预测，并将测试集的预测结果打印出来。

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X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test)

这段代码中，首先将数据集中除了第一列和最后一列以外的所有列作为自变量X，第一列作为因变量y。

接下来使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中设置了测试集占比为0.2，随机种子为0。

然后使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理，其中将fit_transform函数用于训练集，transform函数用于测试集。标准化处理可以使得各个特征的尺度一致，避免某些特征对模型的影响过大。

features = dataset.iloc[:, :-1].values labels = dataset.iloc[:, -1].values

这段代码是用来从一个数据集中提取出特征和标签的。其中 `iloc` 是 pandas 库中的方法，用于基于整数位置来访问数据。`: , :-1` 表示选取所有的行，但是只选取除了最后一列之外的所有列，也就是说，选取的是数据集中的特征。`: , -1` 表示选取所有的行，但是只选取最后一列，也就是说，选取的是数据集中的标签。`.values` 表示将选取到的数据转化为 numpy 数组。因此，这段代码将数据集中的特征和标签分别存储到了 `features` 和 `labels` 两个变量中。