X = df_copy_Logistic.drop(columns=['HeartDisease'])的作用

ChatGPT: X = df_copy_Logistic.drop(columns=['HeartDisease'])的作用是从df_copy_Logistic中删除名为'HeartDisease'的列，并将结果存储在变量X中。

相关问题

df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队"]) # 去除非数值型数据 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(df_new,Pie1_array,test_size=0.2,random_state=180) # 定义模型 def basic_logosticregression(X_train, X_test, Y_train, Y_test): model = LogisticRegression(random_state=0, solver='lbfgs') model.fit(X_train, Y_train) Y_train_pre = model.predict(X_train) Y_test_pre = model.predict(X_test) train_predict_proba = model.predict_proba(X_train) test_predict_proba = model.predict_proba(X_test) confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(Y_test_pre, Y_test) print('混淆矩阵结果:\n', confusion_matrix_result) plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(confusion_matrix_result, annot=True, cmap='Blues') # plt.xlabel('预测的标签') # plt.ylabel('实际的标签') print("逻辑回归") print("score_train: " + str(model.score(X_train, Y_train))) print("score_test: " + str(model.score(X_test, Y_test))) basic_logosticregression(X_train,X_test,Y_train,Y_test) Pie_array = np.array(df['球员贡献度']) df_new = df.drop(columns=["姓名", "位置","球队",'球员贡献度']) data=df_new.values.tolist()

这段代码中，首先使用 `df.drop` 方法去掉了数据框 `df` 中的非数值型数据，然后使用 `train_test_split` 方法将数据集划分为训练集和测试集。接下来定义了一个逻辑回归模型 `basic_logosticregression`，并在其中使用 `LogisticRegression` 方法进行训练和预测。最后，将球员贡献度从数据框中提取出来，再次使用 `df.drop` 方法去掉非数值型数据，并将数据转换为列表。

需要注意的是，这段代码中并没有显示 `Pie1_array` 的定义，因此无法确定该变量的含义和类型，难以对代码进行更深入的分析。同时，该代码中的逻辑回归模型没有进行参数调优，可能会影响模型的性能。如果需要对模型进行更深入的分析和优化，可以参考一些相关的教程或者进行自行探索。

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

好的，这是一个很好的问题！数据标准化是数据预处理中非常重要的一步，可以帮助我们更好地训练模型。下面是我为你提供的Python代码，可以自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。

import numpy as np

class StandardScaler:
    def __init__(self):
        self.mean_ = None
        self.std_ = None

    def fit(self, X):
        self.mean_ = np.mean(X, axis=0)
        self.std_ = np.std(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.mean_) / self.std_

class MinMaxScaler:
    def __init__(self):
        self.min_ = None
        self.max_ = None

    def fit(self, X):
        self.min_ = np.min(X, axis=0)
        self.max_ = np.max(X, axis=0)

    def transform(self, X):
        return (X - self.min_) / (self.max_ - self.min_)

# 加载乳腺癌数据
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3)

# 使用自己实现的StandardScaler进行数据标准化
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用逻辑回归进行分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train_scaled, y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test_scaled)

# 计算准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score

print("Accuracy score:", accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码中，我们分别实现了StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并且使用逻辑回归进行分类。最后，我们计算了模型预测的准确率结果，应该与sklearn的一样。