解释代码y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables)

这段代码的作用是将名为 `Survived` 的数据列作为 `y` 变量的值，将 `x` 数据框中的所有列名作为 `X_labels` 变量的值，并打印出来。

具体来说，假设 `train` 是一个 Pandas 数据框，其中包含多个列，其中一列名为 `Survived`。那么 `train["Survived"]` 会返回一个 Pandas Series 对象，其中包含了 `Survived` 列的所有值。这些值将被赋值给 `y` 变量。

另外，`x` 是另一个 Pandas 数据框，其中包含了多个列。`x.columns` 会返回一个 Index 对象，其中包含了 `x` 数据框中的所有列名。这些列名将被赋值给 `X_labels` 变量。

最后，`print(X_lables)` 会打印出 `X_labels` 变量中的所有列名。

相关问题

lables = ["Name","Sex","Ticket","Embarked"] #可以知道字符型的有5列 i = 0 while(i<4): y_flag = train[lables[i]].unique() train[lables[i]] = train[lables[i]].apply(lambda x : y_flag.tolist().index(x)) i = i+1 print(train.head()) #原因属性 x = train.iloc[:,2:] # print(x) #目标属性 y = train["Survived"] X_lables = x.columns print(X_lables) #将数据集进行标准化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler standard = StandardScaler() #对所有数据进行特征化处理 X = standard.fit_transform(x) X = DataFrame(X,columns=X_lables) print(X.head())

这段代码的作用是对数据集进行标准化处理，使得不同特征的取值范围相同，从而更好地适应机器学习算法的要求。

首先，定义了一个列表 `lables`，其中包含了需要进行编码的属性名称。接着，使用循环遍历这些属性，对每个属性中的不同取值进行编码。具体来说，使用 `unique` 方法找出每个属性中不同的取值，然后使用 `apply` 方法将每个取值转换为对应的整数编码。例如，如果 `Name` 属性中有三个不同的取值分别是 `A`, `B`, `C`，那么这段代码会将这三个取值分别编码为 `0`, `1`, `2`。

接着，使用 `iloc` 方法选取数据框中的所有行和除前两列外的所有列，即将数据集中的目标属性和原因属性分离开来。`y` 变量表示目标属性，即 `Survived` 列，而 `x` 变量表示原因属性，即除 `Survived` 列外的所有列。同时，使用 `columns` 方法获取 `x` 数据框中的所有列名，赋值给 `X_lables` 变量。

接下来，使用 `StandardScaler` 类对所有原因属性进行标准化处理。具体来说，使用 `fit_transform` 方法对原因属性进行特征化处理，得到新的特征矩阵 `X`。同时，将特征矩阵 `X` 转换为数据框形式，并将列名设置为原因属性的列名。最后，使用 `head` 方法打印出处理后的数据框的前几行，以便检查处理结果是否正确。

解释这段代码：# 决策树 dt = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, random_state=0) dt.fit(X_train, y_train) y_pred_dt = dt.predict(X_test) print('决策树准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_dt)) # 决策树可视化 dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None, feature_names=X_train.columns, class_names=['Dead', 'Survived'], filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render('titanic_decision_tree') # 剪枝 dt_pruned = DecisionTreeClassifier(max_depth=5, ccp_alpha=0.01, random_state=0) dt_pruned.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned = dt_pruned.predict(X_test) print('剪枝决策树准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_pruned)) # 随机森林 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=0) rf.fit(X_train, y_train) y_pred_rf = rf.predict(X_test) print('随机森林准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred_rf))

这段代码是用于构建和比较不同决策树和随机森林模型的分类准确率。首先，使用DecisionTreeClassifier函数构建一个决策树模型，设置最大深度为5，随机种子为0，并使用X_train和y_train训练模型，使用X_test预测结果并计算准确率。然后，使用export_graphviz函数将决策树可视化，设置特征名称为X_train的列名，类别名称为Dead和Survived，并将结果图形保存为titanic_decision_tree。接着，使用DecisionTreeClassifier函数构建一个剪枝决策树模型，除了最大深度为5外，还设置了ccp_alpha参数为0.01，并使用X_train和y_train训练模型，使用X_test预测结果并计算准确率。最后，使用RandomForestClassifier函数构建一个随机森林模型，设置树的数量为100，最大深度为5，随机种子为0，并使用X_train和y_train训练模型，使用X_test预测结果并计算准确率。