解释这句代码train_index <- sample(1:nrow(credit), size=floor(0.7*nrow(credit))) train <- credit[train_index, ] test <- credit[-train_index, ]

这段代码的作用是将数据集`credit`按照7:3的比例分成训练集和测试集，并且随机抽取样本。具体解释如下：

- `train_index <- sample(1:nrow(credit), size=floor(0.7*nrow(credit)))`：生成一个随机样本索引，从1到数据集`credit`的总行数(nrow)中随机抽取70%的数据作为训练集的索引。
- `train <- credit[train_index, ]`：利用上一步生成的索引，从`credit`中抽取70%的数据作为训练集。
- `test <- credit[-train_index, ]`：利用上一步生成的索引，取出剩下30%的索引，然后从`credit`中取出剩下的30%的数据作为测试集。这里用`-`表示取反，即取出不在训练集中的索引对应的数据作为测试集。

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R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_...

这段 R 代码的作用是将数据集中的80%随机抽取作为训练集，剩下的20%作为测试集。

具体解释如下：

- `set.seed(123)`：设定随机数种子，保证每次运行程序得到的随机数相同，以便结果的可重复性。
- `train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))`：生成一个随机数序列train_ind，其中1:nrow(data)表示数据集的行数，0.8*nrow(data)表示训练集所占的比例。函数sample()从1:nrow(data)中随机取0.8*nrow(data)个数作为训练集的索引。
- `train_data <- data[train_ind,]`：将生成的随机数序列train_ind作为索引，从原始数据集data中抽取对应的行，即生成训练集train_data。
- 测试集可以通过以下代码生成：`test_data <- data[-train_ind,]`，其中"-"表示取反，即取除了train_ind之外的所有行。

需要注意的是，这里的data指的是一个数据框或矩阵，nrow()函数返回行数。

set.seed(123) shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ] train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7) test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size train_data<-shuffled_data[1:train_size, ] test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ] 详细讲讲每条代码

好的，我来详细讲解一下每条代码的作用：

set.seed(123)

这条代码是为了设置随机数生成器的种子，确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这样做的目的是为了方便我们重复实验，比较不同算法的效果。

shuffled_data<-d[sample(nrow(d)), ]

这条代码是将数据集 `d` 打乱顺序。具体来说，我们使用 `sample(nrow(d))` 生成了一个长度为数据集行数的随机序列，然后将 `d` 按照这个随机序列重新排列。

train_size <- round(nrow(shuffled_data) * 0.7)
test_size <- nrow(shuffled_data) - train_size

这两条代码是计算训练集和测试集的大小。具体来说，我们将数据集分成了训练集和测试集两部分，其中训练集占数据集的 70%，测试集占数据集的 30%。

train_data<-shuffled_data[1:train_size, ]
test_data<-shuffled_data[(train_size+1):nrow(shuffled_data), ]

这两条代码是将打乱顺序后的数据集划分成训练集和测试集。具体来说，我们将前 `train_size` 行作为训练集，后 `test_size` 行作为测试集。

总的来说，这段代码的作用是将数据集打乱顺序，并将其分成训练集和测试集，以便我们可以用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。