x = data.drop(['charges'], axis = 1) y = data.charges x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y, random_state = 0) lr = LinearRegression().fit(x_train,y_train) y_train_pred = lr.predict(x_train) y_test_pred = lr.predict(x_test) print(lr.score(x_test,y_test))

这段代码是用线性回归模型对数据进行拟合，并且在测试集上进行评估。具体来说，代码中：

- `data.drop(['charges'], axis = 1)` 表示将数据中的 `charges` 列去掉，其余列作为自变量 `x`；
- `data.charges` 表示将数据中的 `charges` 列作为因变量 `y`；
- `train_test_split(x,y, random_state = 0)` 表示将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，其中 `random_state = 0` 表示固定随机种子，使得每次划分的结果相同；
- `LinearRegression().fit(x_train,y_train)` 表示用线性回归模型对训练集进行拟合；
- `lr.predict(x_train)` 和 `lr.predict(x_test)` 分别表示在训练集和测试集上进行预测；
- `lr.score(x_test,y_test)` 表示用 R^2 统计量评估测试集上的拟合效果。

总体来说，这段代码是用线性回归模型对数据进行拟合，并且在测试集上评估其拟合效果。

相关问题

Select * From SR_LC_SHIPMENT_RELEASES srf, SR_LC_RELEASE_CONSIGNMENTS cnr, SR_LC_SHPT_RLS_PAYMENTS pay, SR_LC_SHPT_RLS_CHARGES charge Where srf.RELEASE_CONSIGNMENT_UID=cnr.RELEASE_CONSIGNMENT_UID AND srf.SHIPMENT_RELEASE_UID=pay.SHIPMENT_RELEASE_UID(+) AND 'SC'=pay.CHARGE_TYPE(+) AND srf.SHIPMENT_RELEASE_UID=charge.SHIPMENT_RELEASE_UID(+) AND 'SC'=charge.CHARGE_TYPE(+);上面的oracle的写法，请转换为sparksql的写法。

在 Spark SQL 中，可以使用以下语句来实现与 Oracle 中相同的查询：

SELECT *
FROM SR_LC_SHIPMENT_RELEASES srf
JOIN SR_LC_RELEASE_CONSIGNMENTS cnr ON srf.RELEASE_CONSIGNMENT_UID = cnr.RELEASE_CONSIGNMENT_UID
LEFT JOIN SR_LC_SHPT_RLS_PAYMENTS pay ON srf.SHIPMENT_RELEASE_UID = pay.SHIPMENT_RELEASE_UID AND pay.CHARGE_TYPE = 'SC'
LEFT JOIN SR_LC_SHPT_RLS_CHARGES charge ON srf.SHIPMENT_RELEASE_UID = charge.SHIPMENT_RELEASE_UID AND charge.CHARGE_TYPE = 'SC';

需要注意的是，Spark SQL 中的 JOIN 默认为 INNER JOIN，因此需要使用 LEFT JOIN 替代 Oracle 中的 OUTER JOIN。此外，Spark SQL 中的 JOIN 条件可以直接使用 ON 进行指定，而不需要使用 WHERE 子句。

from bokeh.io import output_notebook, show from bokeh.plotting import figure output_notebook() import scipy.special from bokeh.layouts import gridplot from bokeh.plotting import figure, show, output_file p = figure(title="charges分布",tools="save", background_fill_color="#E8DDCB") hist, edges = np.histogram(data.charges) p.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:], fill_color="#036564", line_color="#033649") p.xaxis.axis_label = 'x' p.yaxis.axis_label = 'Pr(x)' show(p)

这段代码使用了Bokeh库来创建一个直方图，显示数据集中的"charges"列的分布情况。

首先，使用`from`语句导入了需要的库，包括Bokeh、numpy和scipy.special。然后，调用`output_notebook()`方法将图形输出到notebook中。

接下来，创建一个名为`p`的图形对象，设置了标题和背景颜色，并使用`np.histogram()`函数计算数据集中"charges"列的直方图。然后，使用`p.quad()`方法创建一个矩形来表示每个直方条，设置了填充颜色和边框颜色。

最后，设置了x和y轴的标签，并调用`show(p)`方法将图形显示出来。