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。

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columns=[1,5,6,7] diabete1=diabetes.iloc[:, columns]什么意思

这段代码是在Python中使用pandas库对一个名为diabetes的数据集进行操作。其中，columns=[1,5,6,7]指定了需要选择的列数，即第1、5、6、7列。而diabetes.iloc[:, columns]则表示只选择diabetes数据集中的这4列，并将其赋值给名为diabete1的变量，用于后续的数据分析或处理。

dataFrame.columns = ['no_times_pregnant','plasma_glucose_conc','diastolic_bp',\ 'triceps_sf_thickness','insulin','bmi',\ 'diabetes_pedigree_function','age','isDiabetic']

这段代码是将 dataFrame 数据框中的列名分别改为：'no_times_pregnant'、'plasma_glucose_conc'、'diastolic_bp'、'triceps_sf_thickness'、'insulin'、'bmi'、'diabetes_pedigree_function'、'age' 和 'isDiabetic'。这样做的目的是为了更好地理解和使用数据。每个列名都对应了数据集中的一个特征，例如 'plasma_glucose_conc' 是血浆葡萄糖浓度，'bmi' 是身体质量指数。这样的列名更加直观和易于理解。