all_y = np.log1p(all_y) df_columns = all_df.columns.values.tolist() train_X, valid_X, train_Y, valid_Y = train_test_split(all_x, all_y, test_size=0.1, random_state=42) # The error metric: RMSE on the log of the sale prices. from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) all_df.info()
时间: 2023-06-16 12:06:24 浏览: 53
这段代码的作用是将 `all_y` 进行对数变换,然后进行数据集划分,并定义了一个误差评价指标 `rmse`,最后输出了 `all_df` 的基本信息。
具体来说,`np.log1p()` 函数是 numpy 库中的一个函数,用于对数据进行对数变换,其作用是避免出现对数运算中的除零错误。`train_test_split()` 函数是 sklearn 库中的函数,用于将数据集划分为训练集和验证集。`mean_squared_error()` 函数是 sklearn 库中的函数,用于计算均方误差。`rmse()` 函数则是自定义的评价指标,用于计算均方根误差。`all_df.info()` 函数则是用于输出 `all_df` 数据框的基本信息,包括列名、数据类型、缺失值等等。