解释#检查是否方差有为0的情况 transfer = VarianceThreshold() new_data = transfer.fit_transform(data1) print('new_data:\n',new_data,new_data.shape)

这段代码使用了sklearn中的VarianceThreshold函数来进行特征选择，可以用来删除方差较小的特征，从而提高模型的泛化能力和减少特征数量。具体来说，这个函数会计算数据中每个特征的方差，然后将方差低于一定阈值的特征删除。在这段代码中，首先创建了一个VarianceThreshold对象，然后用fit_transform函数对数据进行处理，将方差较小的特征删除，并返回新的数据集。最后，打印出新的数据集和其形状。其中，fit_transform函数是fit和transform函数的组合，fit函数用于计算方差和设置阈值，transform函数用于删除低方差特征并返回新的数据集。

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from sklearn.decomposition import PCA def pca_demo(data): transfer = PCA(n_components=0.92) data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = pca_demo(X_new)注释

这段代码中定义了一个名为`pca_demo`的函数，该函数接收一个数据集`data`作为参数。在函数内部，首先创建了一个PCA对象`transfer`，其中`n_components`参数被设置为0.92，表示希望将数据降维到保留92%的方差。接着，调用`fit_transform`方法将数据集进行降维处理，并将结果保存在`data_new`中。最后，打印出降维后的数据集，并返回`data_new`。在主程序中，调用`pca_demo`函数并将结果保存在`X_new`中。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target,random_state=22) transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train, y_train) y_predict = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n", y_predict) print("模型中的系数为:\n", estimator.coef_) print("模型中的偏置为:\n", estimator.intercept_) error = mean_squared_error(y_test, y_predict) print("误差为:\n", error)

这段代码实现了对波士顿房价数据集的线性回归建模和预测。具体步骤如下：

1.使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，其中数据.data存储的是特征数据，数据.target存储的是目标值数据（即房价）。

2.使用StandardScaler函数对训练集和测试集进行标准化处理，将特征数据转化为均值为0、方差为1的数据。

3.使用LinearRegression函数进行线性回归建模，对训练集进行拟合。

4.使用estimator.predict函数在测试集上进行预测，得到预测结果y_predict。

5.输出模型中的系数和偏置，以及预测误差（均方误差）。

这段代码可以用于对波士顿房价数据集进行线性回归建模和预测，并且可以通过调整参数来改进模型的性能。