wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:]

这段代码用于将原始数据集data分为特征数据集wine_data和目标数据集wine_target。其中，wine_data包含了原始数据集除了最后5行以外的所有数据，wine_target包含了原始数据集最后5行的数据。这样做的目的是在数据集上进行训练和测试。通常我们会将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练和参数的调整，测试集用于评估模型的性能。在这里，我们将最后5行数据单独拿出来作为测试集，其余数据作为训练集。需要注意的是，在将数据集划分为训练集和测试集时，应该保证训练集和测试集中的数据分布相似，以避免模型在测试集上表现不佳的情况。

相关问题

AttributeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_5316\1724028029.py in <module> ----> 1 data=wine_data.iloc[:,1:] 2 targe=wine_data.iloc[:,0] AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

这是一个 Python 异常，表示尝试访问一个不存在的属性或方法。在你的情况下，它告诉你 numpy 数组对象没有名为 `iloc` 的属性，因此你不能使用 `iloc` 方法来访问数组的元素。

`iloc` 方法是 pandas 数据框架对象的方法。如果你想使用 `iloc` 方法来访问数据，请确保你的数据是 pandas 数据框架对象，而不是 numpy 数组对象。

要解决这个问题，你可以在将数据加载到 numpy 数组中之前，将数据加载到 pandas 数据框架中。你可以使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数来加载 CSV 文件并将其转换为 pandas 数据框架。例如，以下代码将 CSV 文件加载到 `wine_data` 数据框架中：

import pandas as pd

wine_data = pd.read_csv('wine.csv')

然后，你可以使用 `iloc` 方法来访问数据框架中的元素，如下所示：

data = wine_data.iloc[:, 1:]
target = wine_data.iloc[:, 0]

这将返回数据框架中第 1 列以及从第 2 列到最后一列的所有列作为数据，以及第 0 列作为目标。

wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)错误在哪

这段代码有一个错误：在定义y_known时，代码重复赋值了y_known和data1，导致y_known的取值与实际意图不符。下面是修改后的代码：

wine_data = pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv')
data = wine_data.iloc[:,1:]
target = wine_data.iloc[:,0]
data1 = wine_data.iloc[:,1:333]
data2 = wine_data.iloc[:,333:]
y_known = wine_data.iloc[:,0]  # 修改此行代码
y_unknown = data2
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1)
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=300)

修改后的代码将y_known的取值设为全部数据的第0列，即目标变量列。