data = boston.frame print(data) print(data.columns) X = boston.data y = boston.target解释意思

根据您提供的代码和数据，这是针对波士顿房价数据集的操作。让我为您解释一下：

- `data = boston.frame`：这行代码似乎有误，boston对象没有名为`frame`的属性。正确的方式应该是使用`boston.data`来获取数据集的特征矩阵。

- `print(data)`：这行代码打印出数据集的特征矩阵，即X值。它包含了一系列用于预测波士顿房价的特征，例如犯罪率、住宅平均房间数等。每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

- `print(data.columns)`：这行代码打印出特征矩阵的列名，即每个特征的名称。

- `X = boston.data`：这行代码将数据集的特征矩阵赋值给变量X。这样做是为了方便后续的数据处理和建模操作。

- `y = boston.target`：这行代码将数据集的目标变量赋值给变量y。目标变量是波士顿房价的实际值，用于训练模型和评估预测性能。

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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。

boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = pd.Series(boston.target, name='PRICE') df = pd.concat([data, target], axis=1)

这段代码使用了scikit-learn中的`load_boston()`函数来加载波士顿房价数据集。然后，将数据集中的特征值和目标变量分别赋值给`data`和`target`变量。接着，使用`pd.concat()`函数将特征值和目标变量合并到一起，并赋值给`df`变量，其中`axis=1`表示按列合并。最终，`df`变量就是包含所有特征值和目标变量的数据框。