#将cancer数据集中除第一列以外的所有列作为训练数据,存储在train_x变量中 train_y=cancer.iloc[:,0] #Z-score(正态分布方差规划化)规范化到[-3,3]之间,方差为1,均值为0 train_y=preprocessing.scale(train_y) train_y
时间: 2024-03-22 20:37:19 浏览: 34
这段代码看起来正确了,但是还是需要注意一下。第二行代码中,train_y应该是cancer数据集中的第一列(即目标变量),而不是train_x的前两个特征。因此,将第二行代码更改为以下内容应该才是正确的:
```
train_x = cancer.iloc[:, 1:]
```
至于第三行代码,它将train_y中的所有值执行Z-score规范化,并将结果存储在train_y变量中。这是正确的方式,因为train_y是目标变量,应该在训练模型之前进行规范化。所以,这段代码应该是:
```
train_y = preprocessing.scale(train_y)
```
这样才能对train_y执行Z-score规范化,而不是对train_x执行规范化。
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#将cancer数据集中除第一列以外的所有列作为训练数据,存储在train_x变量中 train_y=cancer.iloc[:,1:] #Z-score(正态分布方差规划化)规范化到[-3,3]之间,方差为1,均值为0 train_y=preprocessing.scale(train_x) train_y
我注意到在第二行代码中,train_y应该是cancer数据集中的第一列(即目标变量),而不是除第一列以外的所有列。因此,将第二行代码更改为以下内容应该才是正确的:
```
train_y = cancer.iloc[:, 0]
```
至于第三行代码,它将train_x中的所有特征执行Z-score规范化,并将结果存储在train_y变量中,这是不正确的。应该将其更改为以下代码:
```
train_x = preprocessing.scale(train_x)
```
这样才能对train_x执行Z-score规范化,而不是对train_y执行规范化。
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split = (cancer.data, cancer.target,stratify = cancer.traget,random_state = 66) from sklearn.preprocession import StandardSscaler nn = StandardScaler() X_train = nn.fit_transform(X_test) X_test = nn.transform(X_test) 修改后的代码
这段代码有一些错误,我来帮你修改一下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=66)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
修改后的代码做了以下几个修改:
1. 增加了导入 `load_breast_cancer` 数据集的代码
2. 将 `train_test_split` 函数的赋值符号改为函数调用
3. 修正了 `stratify` 参数的拼写错误
4. 将 `Y_train` 和 `Y_test` 改为小写字母,并且和数据集的标签对应
5. 将 `StandardSscaler` 改为 `StandardScaler`
6. 增加了 `scaler` 变量来存储 `StandardScaler` 类的实例,并且使用 `fit_transform` 和 `transform` 方法对训练集和测试集进行了标准化处理
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