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())
时间: 2024-04-01 22:32:19 浏览: 13
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。
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解释代码data = newdata estimator = KMeans(n_clusters=2)#构造聚类器,构造一个聚类数为3的聚类器 estimator.fit(data)#聚类 lables = estimator.labels_ #获取聚类标签 #返回各自文本的所被分配到的类索引 # label_pred = estimator .fit_predict(newdata) # centroids = estimator.cluster_centers_ #获取聚类中心 # inertia = estimator.inertia_ # 获取聚类准则的总和 mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr'] #这里'or'代表中的'o'代表画圈,'r'代表颜色为红色,后面的依次类推 color = 0 j = 0 for i in lables: plt.plot([data[j:j+1,0]], [data[j:j+1,1]], mark[i], markersize = 5) j +=1
这段代码是使用KMeans算法进行聚类分析的过程。首先,创建了一个新的变量data,并将其赋值为newdata。然后,实例化了一个KMeans对象,设置聚类数为2。接下来,使用fit()方法对数据进行聚类处理,并将所得到的聚类标签保存在变量labels中。接下来的代码是为了绘制不同类别的数据点,在这里使用了一个标记列表mark来表示不同的颜色和形状,然后根据聚类标签来确定绘制的颜色和形状,最后通过plt.plot()函数来绘制数据点。
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。