transformed = c2.transform(data[['duration.in.month','creditability']],labels = True) 解释一下
时间: 2023-09-16 20:05:05 浏览: 49
### 回答1:
这段代码中,首先通过 `data[['duration.in.month','creditability']]` 选择了数据集 `data` 中的两个特征 `duration.in.month` 和 `creditability` 并组成一个新的 DataFrame,然后调用了 `c2` 对象的 `transform()` 方法对此数据进行转换。这里的 `c2` 是一个分类器(Classifier)的实例,根据命名规则可以猜测它是基于 Scikit-learn 库中的某个分类器模型来实现的。
具体来说,`transform()` 方法将原始的数据集转换为模型可用的形式,同时通过 `labels = True` 参数指定了返回的结果中包含标签信息。因为这里的任务是分类任务,所以需要将标签信息也加入到转换后的数据集中。转换后的结果被保存在变量 `transformed` 中,可以用于训练模型或进行预测等后续操作。
### 回答2:
这个代码行的作用是将数据集中的'duration.in.month'列和'creditability'列进行转换,并将转换后的结果存储在变量transformed中。其中,c2是一个转换器(transformer)对象。
通过调用c2的transform()方法,传入data[['duration.in.month','creditability']]作为数据参数,labels=True表示保留标签信息。这意味着转换器将根据所使用的算法对'duration.in.month'列和'creditability'列进行某种变换或处理,从而得到转换后的结果。这个转换的具体过程取决于转换器的实现和算法设计。
最后,转换的结果将被存储在变量transformed中,该变量可以在后续的代码中使用。通常,转换后的数据可以用于机器学习模型的训练或者其他数据分析任务。
需要注意的是,由于没有给出c2转换器的具体实现和参数设置等信息,所以无法确定具体进行了哪种转换操作。如果知道c2的具体实现,可以根据其文档或源代码来了解操作的具体细节。
### 回答3:
这段代码的作用是对数据集data中的['duration.in.month','creditability']两个特征进行转换,并返回转换后的结果。
其中,c2是一个自定义的转换器,可以对某些数据进行转换操作。transformed表示转换后的结果。
data[['duration.in.month','creditability']]表示从数据集data中选择两个特征['duration.in.month','creditability'],并形成一个新的数据集。
labels = True表示在进行转换时,将类标签也一并转换。
所以,这段代码的目的是将data数据集中的['duration.in.month','creditability']这两个特征进行转换,并返回转换后的结果,包括转换后的特征和类标签。
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