df_copy_CART_1 = df_copy.copy() X = df_copy_CART_1.drop(columns=['HeartDisease']) y = df_copy_CART_1['HeartDisease'] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.2,random_state = 0)
时间: 2023-04-09 15:02:53 浏览: 70
这是一个关于机器学习的问题,我可以回答。这段代码是将数据集分为训练集和测试集,其中训练集包括特征变量X_train和目标变量y_train,测试集包括特征变量X_test和目标变量y_test。这样可以用训练集训练模型,用测试集评估模型的性能。
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X = df_copy_Logistic.drop(columns=['HeartDisease'])的作用
ChatGPT: X = df_copy_Logistic.drop(columns=['HeartDisease'])的作用是从df_copy_Logistic中删除名为'HeartDisease'的列,并将结果存储在变量X中。
func_drop(df,drop_columns_list1)
这个函数的作用是删除数据框 df 中的 drop_columns_list1 中指定的列。下面是一个示例代码:
```
def func_drop(df, drop_columns_list1):
"""
删除数据框 df 中的 drop_columns_list1 中指定的列
"""
for col in drop_columns_list1:
if col in df.columns:
df.drop(col, axis=1, inplace=True)
else:
print(f"{col} 不在数据框中")
return df
```
其中,df 是要删除列的数据框,drop_columns_list1 是一个列表,包含了要删除的列名。函数首先遍历列表中的每个列名,如果该列名在数据框中,则使用 `df.drop()` 方法删除该列,否则输出一条提示信息。最后返回删除列后的数据框。