#####Datasets partitioning###### data <- read.csv("pesticides-under.csv",header = T) index<- createDataPartition(data$group, p=.75,list = F) data_train <- data[index,] data_test <- data[-index,] table(data_train$group) prop.table(table(data_train$group)) table(data_test$group) prop.table(table(data_test$group)) write.csv(data_train,'pesticides-under-train.csv',row.names = F) write.csv(data_test,'pesticides-under-test.csv',row.names = F)

你的第一个问题是关于数据集的分割方法。根据你提供的代码，你使用了一个名为"pesticides-under.csv"的数据集。这个数据集包含了一个名为"group"的变量。你想要将这个数据集分割成训练集和测试集，并且想要知道每个组在训练集和测试集中的分布情况。你的代码首先读取了这个数据集，然后使用`createDataPartition`函数将数据集的"group"变量进行分割，分割比例为0.75。分割后，你得到了一个训练集"data_train"，包含了75%的数据，以及一个测试集"data_test"，包含了剩下的25%的数据。接着，你使用`table`函数计算了训练集和测试集中"group"变量的频数，并使用`prop.table`函数计算了频数的比例。最后，你将训练集和测试集分别保存到了"pesticides-under-train.csv"和"pesticides-under-test.csv"文件中。

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##data loading### data <- read.csv("pesticides.csv",header = T) ###Datasets pre-processing#### nzv <- nearZeroVar(data, saveMetrics= TRUE) dim(data) nzv <- nearZeroVar(data) filteredDescr <- data[,-nzv] dim(filteredDescr) head(filteredDescr) write.csv(filteredDescr,"pesticides-nzv.csv") #???ر?��???? newdata <- read.csv("pesticides-nzv.csv",header = T) newdata=filteredDescr[,-662]#delete group descrCor <- cor(newdata) highCorr <- sum(abs(descrCor[upper.tri(descrCor)]) > .999) summary(descrCor[upper.tri(descrCor)]) highlyCorDescr <- findCorrelation(descrCor, cutoff = .75) newdata <- newdata[,-highlyCorDescr] group <- as.matrix(data$group)#merge frame +group finaldata <- as.data.frame(cbind(newdata,group)) write.csv(finaldata,'pesticides-nzvcorr.csv')

这段R代码是关于数据的加载和预处理：

- 首先使用`read.csv()`函数加载名为"pesticides.csv"的数据集，并将其存储在名为`data`的数据框中。
- 然后使用`nearZeroVar()`函数找到具有近似零方差的变量，并将结果存储在`nzv`中。
- 使用`data[,-nzv]`筛选出不包含近似零方差变量的数据集，并将结果存储在`filteredDescr`中。
- 输出`filteredDescr`的维度和前几行数据，然后使用`write.csv()`函数将其写入名为"pesticides-nzv.csv"的文件中。
- 使用`read.csv()`函数加载名为"pesticides-nzv.csv"的数据集，并将其存储在`newdata`中。
- 使用`filteredDescr[,-662]`删除"filteredDescr"数据框中的第662列（group列）。
- 计算变量之间的相关性，并将结果存储在`descrCor`中。
- 统计相关系数绝对值大于0.999的变量对数，并将结果存储在`highCorr`中。
- 使用`summary()`函数输出`descrCor[upper.tri(descrCor)]`的摘要统计信息。
- 使用`findCorrelation()`函数找到相关系数大于0.75的变量对，并将结果存储在`highlyCorDescr`中。
- 使用`newdata[,-highlyCorDescr]`删除`newdata`数据框中相关系数高于0.75的变量。
- 将`data$group`转换为矩阵，并与`newdata`合并为一个新的数据框`finaldata`。
- 使用`write.csv()`函数将`finaldata`写入名为"pesticides-nzvcorr.csv"的文件中。

以上是对R代码的简要解释，这段代码的具体逻辑和功能可能还需要根据具体数据集和需求进行进一步理解和调整。

import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的续字符。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 检查你下载的CSV文件是否正确。尝试重新下载文件，确保下载的文件没有损坏。
2. 尝试使用其他编码格式打开CSV文件，如utf-16或latin-1。你可以尝试修改代码中的文件读取部分，指定所需的编码格式。
3. 检查CSV文件中是否包含特殊字符或不支持的字符。如果有，可以尝试删除或替换这些字符。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试手动打开CSV文件，并检查文件中的第186个位置是否包含了无效字符。如果能够确定无效字符的位置，可以尝试手动删除或替换它。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于错误信息和代码的详细信息，以便我能够更好地帮助你。