解释这段代码# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

这段代码用于对数据集进行处理，其中：

- `data` 是原始的数据集；
- `X` 是特征数据，通过 `drop` 方法删除了 `data` 中的 `Outcome` 列；
- `y` 是目标数据，即 `Outcome` 列；
- `train_test_split` 方法将数据集随机分割成训练集和测试集，其中 `train_size=0.8` 表示训练集占原始数据集的80%；
- `shuffle=True` 表示在分割数据集之前要先打乱数据集的顺序，`random_state=1` 表示打乱顺序的随机种子，可以保证每次运行程序时得到的结果是一样的；
- `to_categorical` 方法将目标数据集转化为多分类格式，以适应某些机器学习算法的要求。

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# Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)这段代码是什么意思

这段代码主要是将数据集按照一定比例（这里是 80% 的训练集和 20% 的测试集）随机划分为训练集（X_train 和 y_train）和测试集（X_test 和 y_test），并对 y_train 和 y_test 进行独热编码。

具体来说，第一行代码通过 `drop()` 函数将数据集中的标签列（即 y 列）从数据集中去除，得到只包含特征的数据集 X。第二行代码则将数据集 X 和标签 y 按照 80:20 的比例随机划分成训练集和测试集，其中 `train_size=0.8` 表示训练集占总数据集的 80%，`shuffle=True` 表示在划分数据集时进行随机打乱，`random_state=1` 则是为了保证每次划分数据集的随机结果一致。

第三行代码使用 `to_categorical()` 函数将训练集的标签 y_train 进行独热编码，将其从原来的类别值转换为了一个长度为类别数目的向量，向量中只有一个元素为 1，其余均为 0，表示该样本属于这个类别。同理，第四行代码对测试集的标签 y_test 进行独热编码。

def median_target(var): temp = data[data[var].notnull()] temp = temp[[var, 'Outcome']].groupby(['Outcome'])[[var]].median().reset_index() return temp data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 102.5 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Insulin'].isnull()), 'Insulin'] = 169.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 107 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['Glucose'].isnull()), 'Glucose'] = 1 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 27 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['SkinThickness'].isnull()), 'SkinThickness'] = 32 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 70 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BloodPressure'].isnull()), 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols : data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left") # Def X and Y X = data.drop('Outcome', axis=1) y = data['Outcome'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, train_size=0.8, shuffle=True, random_state=1) y_train = to_categorical(y_train) y_test = to_categorical(y_test)

这段代码看起来是在进行数据预处理，首先定义了一个函数`median_target`，用于计算每个类别中某个特征的中位数。然后根据不同的`Outcome`值，对缺失值进行填充。接着将数据集中的分类特征进行编码，将二元特征进行二元编码，将多元特征进行独热编码。最后，对数值特征进行标准化处理，并将处理后的数据集进行拆分为训练集和测试集。