X = data.drop('status', axis=1)是什么意思

`X = data.drop('status', axis=1)`这一行代码是将数据集 `data` 中的 `'status'` 列从数据集中删除，并将剩余的列作为特征矩阵 `X`。其中 `axis=1` 的作用是指定删除的是列而不是行。这种操作常用于将原始数据集中的标签或响应变量分离出来，以便于对数据进行预处理和建模。

在这个例子中，原始数据集中的每一行包含一个机器的温度、电流等参数和对应的状态（正常或异常）。通过将 `'status'` 列删除，我们得到一个新的数据集，其中每一行仍然包含机器的参数，但没有对应的状态。这个新的数据集就能够作为模型的特征矩阵 `X`，用于训练和测试模型。

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import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，使用GridSearchCV对超参数进行调优。最后输出了最好的参数和相应的得分。

#描述性统计分析 import pandas as pd #读取数据文件 credit = pd.read_csv('data/credit_card.csv', encoding='GBK') #删除信用卡顾客编号属性 credit = credit.drop('信用卡顾客编号',axis=1) length = len(credit) # 计算数据量 #定义描述性统计函数,且将结果保留3位小数 def status(x): return pd.Series([x.count(), length - x.count(),len(credit.groupby(by=x)), x.max()- x.min(), x.quantile(.75) - x.quantile(.25), x.mode()[0], format(x.var(), '.3f'), format(x.skew(), '.3f'),format(x.kurt(), '.3f')], index=['非空值数','缺失值数', '类别数', '极差', '四分位差",‘众数','方差 ','偏度','峰度']) #应用描述性统计函数 describe_tb = credit.apply(status)

这是一段 Python 代码，用于进行描述性统计分析。首先，使用 Pandas 库读取名为 'credit_card.csv' 的数据文件，并删除名为 '信用卡顾客编号' 的属性。然后，计算数据量。接下来，定义了一个名为 'status' 的函数，该函数会接收一个变量 x，计算并返回 x 的非空值数、缺失值数、类别数、极差、四分位差、众数、方差、偏度和峰度，并将结果存储在一个 Pandas 序列中。最后，使用 Pandas 库的 apply() 方法将 'status' 函数应用于 'credit' 数据集中的每一列，生成一个包含所有统计信息的数据表 'describe_tb'。结果将包含每个属性的非空值数、缺失值数、类别数、极差、四分位差、众数、方差、偏度和峰度等描述性统计信息。