皮马印第安人糖尿病数据集神经网络模型前分类变量编码代码

皮马印第安人糖尿病数据集中有8个特征，其中前7个是输入特征，最后一个是输出特征，表示是否患有糖尿病。其中前6个特征是数值型特征，第7个特征是年龄，是一个连续变量，第8个特征是怀孕次数，是一个整数型变量，需要进行编码。

假设数据集已经被划分为训练集和测试集，并且分别保存在`xtrain`，`ytrain`和`xtest`，`ytest`中，下面是对第8个特征进行独热编码的代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 将整数型变量转换为二维数组
pregnancies_train = np.array(xtrain[:, 6]).reshape(-1, 1)
pregnancies_test = np.array(xtest[:, 6]).reshape(-1, 1)

# 对训练集和测试集的整数型变量进行独热编码
encoder = OneHotEncoder(categories='auto')
pregnancies_train_enc = encoder.fit_transform(pregnancies_train).toarray()
pregnancies_test_enc = encoder.transform(pregnancies_test).toarray()

# 将编码后的特征与其他特征合并为训练集和测试集
xtrain_encoded = np.hstack((xtrain[:, :6], pregnancies_train_enc, xtrain[:, 7:]))
xtest_encoded = np.hstack((xtest[:, :6], pregnancies_test_enc, xtest[:, 7:]))

这里使用了`OneHotEncoder`类来进行独热编码，将整数型变量`pregnancies`转换为二维数组后，分别对训练集和测试集进行编码，然后将编码后的特征与其他特征合并为新的训练集和测试集。