obesity=data[(data['NObeyesdad'] == 'Overweight_Level_II') | (data['NObeyesdad'] == 'Overweight_Level_I') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_III') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_II') | (data['NObeyesdad'] == 'Obesity_Type_I')]

时间: 2023-10-18 10:04:16 浏览: 47
这是一个Python代码片段,它的作用是从名为"data"的数据集中选择出身体状态为"Overweight_Level_II"、"Overweight_Level_I"、"Obesity_Type_III"、"Obesity_Type_II"和"Obesity_Type_I"的样本,将其赋值给名为"obesity"的新数据集。其中,"data['NObeyesdad']"表示选取"data"数据集中"NObeyesdad"这一列,"=="表示判断是否相等,"|"表示或操作。
相关问题

sns.lineplot(x='Age', y='count', hue='NObeyesdad', data=age_obesity_count)

这段代码主要是使用 seaborn 库中的 lineplot 函数来绘制年龄和肥胖人数之间的折线图,并根据不同的肥胖程度使用不同的颜色进行区分。 具体而言,x 参数用于指定横坐标变量,这里是年龄;y 参数用于指定纵坐标变量,这里是每个年龄段中的肥胖人数;hue 参数用于指定颜色变量,这里是肥胖程度,从而在图中使用不同的颜色来表示不同程度的肥胖。 该折线图可以帮助我们更好地了解不同年龄段中肥胖人数的分布情况,以及不同肥胖程度之间的差异。例如,可以观察到随着年龄的增长,肥胖人数呈现出上升的趋势,这也与我们的常识和经验相符合。同时,不同肥胖程度之间也存在差异,例如在年龄较小时,肥胖程度为 1 和 2 的人数相对较少,而肥胖程度为 3、4、5 和 6 的人数较多。 需要注意的是,折线图虽然可以帮助我们更好地了解数据的分布情况,但也需要谨慎使用,因为它并不能展示出所有的数据点,有时也可能会掩盖一些细节信息。如果需要更全面地了解数据分布情况,可以考虑使用其他的可视化方法,例如散点图、箱线图等。

# 将NObeyesdad变量转换为数值类型 number = data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUF','NObevesdad']] replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 0, 'Normal_Weight': 1, 'Overweight_Level_I': 2, 'Overweight_Level_II': 3, 'Obesity_Type_I': 4, 'Obesity_Type_II': 5, 'Obesity_Type_III': 6}} number.replace(replace_map, inplace=True) # 计算所有变量与NObeyesdad变量的相关系数 corr_matrix = number.corr() # 取出相关系数矩阵中NObeyesdad变量对应的行 corr_with_nob = corr_matrix.loc['NObeyesdad'] # 找到与NObeyesdad变量相关系数绝对值最大的变量 max_corr_var = corr_with_nob.abs().sort_values(ascending=False).index[1] print("与NObeyesdad变量最相关的变量是:", max_corr_var)哪出错了

这段代码在逻辑上没有问题,但是可能会出现以下几个错误: 1. 变量名错误:`data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUE','NObeyesdad']]` 中的 `TUE` 可能应该是 `TUF`,因为后面的代码中使用了 `TUF`。 2. 数据类型错误:`NObeyesdad` 变量应该是分类变量,而不是数值型变量。在这种情况下,应该使用适当的编码方式。 3. 模块或函数导入错误:如果您没有导入 `pandas` 和 `numpy` 模块,则可能会出现错误。 请检查您的代码并确认是否存在以上问题。

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输出一个通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码,其中只有一位为 1,其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待,避免了某些取值被错误地认为是连续变量,从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行,而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块,add_constant() 是该模块中的一个函数,用于给数据集添加一个常数列。具体地,这个常数列的值都为 1,可以用于拟合截距项(intercept)。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。后的模型代码

如何通过正则化优化这个多元线性回归模型new=pd.read_csv('obesity.csv') replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 1, 'Normal_Weight': 2, 'Overweight_Level_I': 3, 'Overweight_Level_II': 4, 'Obesity_Type_I': 5, 'Obesity_Type_II': 6, 'Obesity_Type_III': 7}} new.replace(replace_map, inplace=True) sns.set(style="white") #转换数据类型 new = new.replace({'yes': 1, 'no': 0}) new = new.replace({'Female': 1, 'Male': 0}) new = new.replace({'no': 0, 'Sometimes': 1,'Frequently':2,'Always':3}) new = new.replace({'Walking': 1, 'Bike': 2,'Motorbike':3,'Public_Transportation':4,'Automobile':5}) new = new.rename(columns={'family_history_with_overweight': 'family'}) df=new[['Age','family','FAVC','FCVC','CH2O','CALC','NObeyesdad']] from sklearn.linear_model import LinearRegression df['Age'] = pd.cut(df['Age'], bins=[0, 18, 35, 60, 200], labels=['0-18', '18-35', '35-60', '60+']) df['CH2O'] = pd.cut(df['CH2O'], bins=[0, 1, 2, 3], labels=['0-1', '1-2', '2-3']) # 对分类变量进行独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df) #独热编码将每个分类变量的每个可能取值都表示成一个二进制编码,其中只有一位为 1,其余都为 0。独热编码的好处是可以将分类变量的取值在模型中等价地对待,避免了某些取值被错误地认为是连续变量,从而引入了不必要的偏差。 # 将因变量移动到最后一列 cols = df_encoded.columns.tolist() cols.append(cols.pop(cols.index('NObeyesdad'))) df_encoded = df_encoded[cols] # 执行多元线性回归分析 #自变量 X = df_encoded.iloc[:, :-1]#iloc[:, :-1] :表示选取所有行,而 :-1 表示选取除了最后一列之外的所有列。 #因变量 y = df_encoded.iloc[:, -1] X = sm.add_constant(X)#sm 是一个 statsmodels 库中的模块,add_constant() 是该模块中的一个函数,用于给数据集添加一个常数列。具体地,这个常数列的值都为 1,可以用于拟合截距项(intercept)。 model = sm.OLS(y, X)#创建一个普通最小二乘线性回归模型。

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