X, y = feature_engineering(df)什么意思

`feature_engineering(df)` 是一个自定义的函数，它的作用是从原始数据集 `df` 中提取出特征和标签用于机器学习模型的训练和预测。这行代码将 `feature_engineering(df)` 的返回值分别赋值给了 `X` 和 `y` 两个变量。

通常来说，`X` 是一个二维数组或矩阵，用于存储特征数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。而 `y` 则是一个一维数组或列表，用于存储标签数据，每个元素代表一个样本的标签。

这行代码的含义是将经过特征工程处理后得到的特征和标签，分别赋值给变量 `X` 和 `y`，以便后续的机器学习模型训练和预测。

相关问题

X, _, y, _ = feature_extracter(twitter_train_df, None, binary_flag = bin_flag, m_features=feature_num, has_test=False)这里面的参数是什么意思

这里是调用 feature_extracter 函数，并传入了五个参数：

1. twitter_train_df：一个 DataFrame 类型的变量，表示 Twitter 数据集的训练集。
2. None：一个占位符参数，因为函数 feature_extracter 中有一个参数是 test_df，这里没有传入 test_df，所以使用 None 占位。
3. binary_flag：一个布尔类型的变量，表示是否将数据集转换为二进制矩阵。
4. m_features：一个整型变量，表示从数据集中提取的特征数。
5. has_test：一个布尔类型的变量，表示是否需要提取测试集的特征。由于这里只是提取训练集的特征，所以 has_test 被设置为 False。

boston=load_boston() X=boston.data y=boston.target feature_names=boston.feature_names print(X.shape) print(feature_names) df=pd.DataFrame(X,columns=feature_names) df['PRICE']=y print(df.head(10))

这段代码是用来加载波士顿房价数据集，并将数据集转化为DataFrame格式进行展示。首先，通过load_boston()函数加载波士顿房价数据集，其中X是数据集的特征，y是数据集的目标值。通过feature_names获取数据集的特征名。然后，使用DataFrame()函数将特征数据集X和目标值y转化为DataFrame格式，并将特征名feature_names作为DataFrame的列名。最后，添加一列名为'PRICE'的列，并将目标值y填充到该列中。使用head()函数展示DataFrame的前10行数据。