def return_value(): import pandas as pd data = pd.read_excel('2.xlsx') x_train=data.iloc[:20,1:4] y_train=data.iloc[:20,4] x_test=data.iloc[20:,1:4] from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LR() clf.fit(x_train,y_train) R=clf.predict(x_test) return R解释每个步骤
时间: 2023-12-18 14:04:24 浏览: 107
详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例
这段代码是一个 Python 函数,函数名为 `return_value`。下面逐行解释每个步骤的含义:
```
import pandas as pd
```
导入 Pandas 库,用于数据处理和分析。
```
data = pd.read_excel('2.xlsx')
```
使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取名为 `2.xlsx` 的 Excel 文件,并将其存储在 `data` 变量中。
```
x_train=data.iloc[:20,1:4]
y_train=data.iloc[:20,4]
x_test=data.iloc[20:,1:4]
```
使用 Pandas 的 `iloc` 函数,将 `data` 数据集中的前 20 行(不含第 20 行)的第 1 列至第 3 列的数据提取出来,赋值给 `x_train`。将 `data` 数据集中的前 20 行(不含第 20 行)的第 5 列数据提取出来,赋值给 `y_train`。将 `data` 数据集中的第 21 行(含第 21 行)至最后一行的第 1 列至第 3 列的数据提取出来,赋值给 `x_test`。
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LR()
clf.fit(x_train,y_train)
R=clf.predict(x_test)
```
导入 Scikit-learn 库中的 `LogisticRegression` 模块,实例化一个名为 `clf` 的逻辑回归分类器,并使用 `fit` 方法将 `x_train` 和 `y_train` 作为参数输入到分类器中进行训练。然后使用 `predict` 方法将 `x_test` 作为参数输入到分类器中进行预测,将结果存储在 `R` 变量中。
```
return R
```
将预测结果 `R` 作为函数的返回值。
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