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
时间: 2024-03-26 15:37:29 浏览: 22
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。
相关问题
pd.options.display.max_columns = 45
根据你的代码,`pd.options.display.max_columns` 是 Pandas 库中的一个选项,用于设置显示的最大列数。
通过将 `pd.options.display.max_columns` 的值设置为 45,你指定了在显示 DataFrame 时最大显示的列数为 45。
下面是示例代码:
```python
pd.options.display.max_columns = 45
```
这样,当你打印 DataFrame 或者调用 `display` 方法时,最多会显示 45 列。
希望能解决你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。
# 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)
这段代码的作用是将数据集中的目标变量和特征变量分离开来,然后使用互信息法选择K个最相关的特征变量,最后将选择后的特征数据保存为新的CSV文件。其中,目标变量列名应该替换为实际的目标变量列名,K值应该根据需求设定适当的值。以下是代码注释的翻译:
```
# 分离特征和目标变量
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
selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K) # 使用互信息法进行特征选择
selected_features = selector.fit_transform(X, y) # 对特征数据进行选择
selected_columns = X.columns[selector.get_support()] # 获取选择后的特征列名
# 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构建为DataFrame格式
# 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) # 将选择后的特征数据保存为CSV文件,不保存索引列
```