# 分离特征和目标变量 X = data.drop(['RAD'],axis=1) # 请将'target_variable'替换为实际的目标变量列名 y = data['RAD'] # 选择K个特征 K = 4 # 请根据需求设定适当的K值 selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K) selected_features = selector.fit_transform(X, y) # 获取选择后的特征列名 selected_columns = X.columns[selector.get_support()] # 构建选择后的特征数据 selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns) # 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件 selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)

这段代码的作用是将数据集中的目标变量和特征变量分离开来，然后使用互信息法选择K个最相关的特征变量，最后将选择后的特征数据保存为新的CSV文件。其中，目标变量列名应该替换为实际的目标变量列名，K值应该根据需求设定适当的值。以下是代码注释的翻译：

# 分离特征和目标变量
X = data.drop(['RAD'],axis=1)  # X为特征数据，删除了名为'RAD'的列
y = data['RAD']   # y为目标变量数据，选择了名为'RAD'的列

# 选择K个特征
K = 4  # 选择了4个最相关的特征

# 使用互信息法进行特征选择
selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K)  # 使用互信息法进行特征选择
selected_features = selector.fit_transform(X, y)  # 对特征数据进行选择
selected_columns = X.columns[selector.get_support()]  # 获取选择后的特征列名

# 构建选择后的特征数据
selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns)  # 将选择后的特征数据构建为DataFrame格式

# 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件
selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)  # 将选择后的特征数据保存为CSV文件，不保存索引列