u=wine[:][wine['Y']==7].sample(n=10)

This code selects 10 random rows from the 'wine' dataframe where the value in the 'Y' column is equal to 7, and assigns the resulting subset to a new variable 'u'.

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wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)

这段代码是对读取的csv文件进行了一些数据预处理和机器学习模型的训练。首先，将读取的数据分为三个部分：全部数据（data）、目标变量（target）、已知目标变量（y_known）和未知目标变量（y_unknown）。其中，已知目标变量和未知目标变量分别是全部数据的前333列和后面的列。接着，将已知目标变量和全部数据的前333列作为训练集，使用train_test_split函数将其划分为80%的训练集和20%的测试集。然后，使用Keras库中的Sequential函数创建一个神经网络模型，该模型包含两个隐藏层和一个输出层，每个隐藏层包含64个神经元。其中，第一个隐藏层的输入维度为训练集的列数。在模型的编译过程中，使用adam优化器和binary_crossentropy损失函数，并记录模型的准确率。最后，使用fit函数对模型进行300个epoch的训练。

from sklearn import tree, datasets 2. from sklearn model selection import train test_split 3. wine=datasets.load_wine0 4、print("紅酒数据集中的健：Ing ".format(wine.keys()) 5, X=wine. data :,:21 6, y=wine.target 7. X train, X test,y _train,y _ test train_ test_split(X,y) 8, clf-tree.DecisionTreeClassifier(max depth=5) 9, clf. fit(X_ train,y _train) 10, score=clf.score(X test,y_test)

这段代码是用来对 wine 数据集进行决策树分类的。其中：

1. 第一行导入了 sklearn 库中的 tree 和 datasets 模块。
2. 第二行导入了 train_test_split 函数，用于将数据集分割成训练集和测试集。
3. 第三行加载了 wine 数据集。
4. 第四行打印出了 wine 数据集中的键名。
5. 第五行将数据集中除了最后一列以外的所有列作为特征向量 X。
6. 第六行将数据集最后一列作为标签向量 y。
7. 第七行使用 train_test_split 函数将 X 和 y 分别划分为训练集和测试集。
8. 第八行创建了一个深度为 5 的决策树分类器。
9. 第九行使用训练集对分类器进行训练。
10. 第十行计算了分类器在测试集上的准确率并将其赋值给变量 score。