train_data.drop(['Cover_Type'], axis=1)什么作用

`train_data.drop(['Cover_Type'], axis=1)` 的作用是从 Pandas DataFrame（数据框）中删除名为 `Cover_Type` 的列，并返回一个新的数据框，原始数据框不受影响。

具体地说，`drop` 方法用于删除指定的行或列，第一个参数是要删除的行或列的名称，第二个参数 `axis=1` 表示删除列。在这个例子中，`Cover_Type` 是我们不需要的目标变量，所以我们要将它从训练数据中删除，以便将其与特征变量分开，以准备训练机器学习模型。

相关问题

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

1. `cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index`：这行代码是找到与目标变量（'target'）相关性最高的k个特征，然后返回这些特征的列名，并将其存储在cols变量中。

2. `cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T)`：这行代码使用numpy库中的corrcoef函数来计算cols变量中特征之间的相关系数矩阵，并将其存储在cm变量中。

3. `hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True)`：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制相关系数矩阵的热力图，并将其存储在hm变量中。annot=True表示在热力图中显示每个格子的数值，square=True表示将每个格子绘制成正方形。

4. `threshold = 0.5`：这行代码设置相关系数的阈值为0.5。

5. `corrmat = train_data.corr()`：这行代码计算训练数据集中每个特征之间的相关系数矩阵，并将其存储在corrmat变量中。

6. `top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold]`：这行代码找到与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征，并将这些特征的列名存储在top_corr_features变量中。

7. `plt.figure(figsize=(10,10))`：这行代码创建一个大小为10x10的新图形。

8. `g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")`：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征之间的相关系数矩阵的热力图，并将其存储在g变量中。cmap参数指定了颜色映射。

9. `corr_matrix = data_train1.corr().abs()`：这行代码计算训练数据集中每个特征之间的相关系数矩阵的绝对值，并将其存储在corr_matrix变量中。

10. `drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].index`：这行代码找到与目标变量相关性小于阈值的特征，并将这些特征的列名存储在drop_col变量中。

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])`：这行代码将训练数据集train_x和测试数据集test_data竖直合并，得到包含所有数据的数据集data_all。

13. `data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True)`：这行代码删除与目标变量相关性小于阈值的特征，并将修改后的data_all数据集存储在原位置。

14. `cols_numeric=list(data_all.columns)`：这行代码获取数据集data_all中所有特征的列名，并将其存储在cols_numeric列表中。

15. `def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min())`：这行代码定义一个名为scale_minmax的函数，用于将数据集data_all中的每个特征进行最小-最大缩放。

16. `data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0)`：这行代码使用apply函数将scale_minmax函数应用于数据集data_all中的每个特征，并将修改后的数据存储在原位置。

17. `data_all[cols_numeric].describe()`：这行代码计算缩放后的数据集data_all中每个特征的描述性统计，并将其返回。

train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class']然后就是这一部分 我现在的代码是否已经在特征值中去掉了Class列，在输出值中只有Class列呢

是的，你的理解是正确的。

这段代码中，我们首先将训练数据和测试数据分别拆分成特征和标签。在这里，“Class”列是标签，因此我们将其从特征中删除（`train_data.drop('Class', axis=1)`和`test_data.drop('Class', axis=1)`）。这样做是为了确保我们的模型不会在训练和测试中使用标签，以免出现过拟合的情况。

然后，我们将“Class”列作为标签（`train_data['Class']`和`test_data['Class']`）保存在`train_labels`和`test_labels`变量中，以便在训练和测试模型时使用。在这里，“Class”列是我们想要预测的目标列，也就是我们的模型要学习的东西。