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()

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。

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feature_importance = model.get_fscore() feature_importance = sorted(feature_importance.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) feature_importance print(df_columns) dvalid = xgb.DMatrix(valid_X, feature_names=df_columns) predict_valid = model.predict(dvalid) predict_price = np.expm1(predict_valid) valid_true_price = np.expm1(valid_Y) print('决策树模型在验证集上的均方误差 RMSE 为：', rmse(valid_Y, predict_valid))

这段代码使用了XGBoost模型，其中`model.get_fscore()`返回每个特征的重要性评分，然后将其按照评分从大到小进行排序。`df_columns`是特征名列表，`xgb.DMatrix`将验证集转换为DMatrix格式，`model.predict`用于预测验证集的目标值。最后通过指数函数`np.expm1`将预测值和真实值转换为原始价格。`rmse`函数用于计算均方根误差（RMSE）。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

这段代码主要进行数据处理，包括读取csv文件、删除指定列和删除全为NaN的列。然后使用Imputer类对NaN值进行填充，填充方法为使用该列的平均值。最后将处理后的数据保存为新的csv文件。

具体代码解释如下：

1. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split
导入所需的库和模块。

2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0)
使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件，将其存储为DataFrame格式，并将第一列作为索引列。

3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
使用drop()函数删除指定列。

4. df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
使用dropna()函数删除全为NaN的列。

5. columns = df_table_all.columns
获取DataFrame的列名。

6. imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
创建Imputer对象，用于填充NaN值。missing_values参数指定需要填充的值，strategy参数指定填充方法，axis参数指定填充方向。

7. df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
使用fit_transform()函数填充NaN值，并将其转换为DataFrame格式。

8. df_table_all.columns = columns
将DataFrame的列名设置为原始列名。

9. df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")
使用to_csv()函数将处理后的数据保存为新的csv文件。