features_data = StandardScaler().fit_transform(features)

这行代码使用了 Scikit-learn 中的 StandardScaler 类，将 features 数据进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理方式，可以将不同特征的取值范围归一化，避免某些特征对模型训练的影响过大。具体而言，StandardScaler 将每个特征的值减去该特征的均值，再除以该特征的标准差，使得每个特征的均值为0，标准差为1。这种处理方式可以保留原始数据的分布特征，同时使得不同特征具有相同的尺度，方便模型进行训练。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import f_regression from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_regression, k=3) X = selector.fit_transform(X, y) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建岭回归模型 model = Ridge(alpha=0.2) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)这个代码里面我怎么加入y.ravel() 函数将 y 转换为一维数组

在这个代码中，我们需要将 `y` 转换为一维数组，可以使用 `y.ravel()` 函数来实现。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000')

# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:4].values
y = data.iloc[:, 4].values  # 将 y 修改为第 5 列的数据
y = y.ravel()  # 将 y 转换为一维数组

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 添加多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)
X = poly.fit_transform(X)

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_regression, k=3)
X = selector.fit_transform(X, y)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建岭回归模型
model = Ridge(alpha=0.2)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果四舍五入取整
y_pred = np.round(y_pred)

# 去除重复行
y_pred = np.unique(y_pred, axis=0)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个代码中，我们将 `y` 修改为 Excel 文件中的第 5 列的数据，然后使用 `y.ravel()` 将其转换为一维数组。这样，就可以避免在特征选择过程中出现错误提示。

from gensim.models import word2vec model = word2vec.Word2Vec.load('C:\\Users\\86157\\Desktop\\Course\\AI\\model_300dim.pkl') from mol2vec.features import mol2alt_sentence,mol2sentence, MolSentence ,DfVec, sentences2vec data['sentence'] = data.apply(lambda x:MolSentence(mol2alt_sentence(x['mol'],1)),axis =1) data['mol2vec'] = [DfVec(x) for x in sentences2vec(data['sentence'], model, unseen='UNK')] X_mol = np.array([x.vec for x in data['mol2vec']]) X_mol = pd.DataFrame(X_mol) X_mol.columns = X_mol.columns.astype(str) new_data = pd.concat((X,X_mol),axis = 1) x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data,y ,test_size=.20 ,random_state = 1) x_train = StandardScaler().fit_transform(x_train) x_test = StandardScaler().fit_transform(x_test) lr = LogisticRegression(max_iter=10000) lr.fit(x_train,y_train) evaluation_class(lr,x_test,y_test) rf=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0) rf.fit(x_train,y_train) evaluation_class(rf,x_test,y_test) sm = svm.SVC(gamma='scale',C=1.0,decision_function_shape='ovr',kernel='rbf',probability=True) sm.fit(x_train,y_train) evaluation_class(sm,x_test,y_test)

这段代码看起来是在进行分子描述符的提取，然后使用不同的分类器进行分类。其中使用了gensim库中的word2vec模型进行分子描述符的提取，使用了mol2vec库中的MolSentence和sentences2vec函数，最后将提取得到的分子描述符和原始数据合并后，使用LogisticRegression、RandomForestClassifier和SVM进行分类，并使用evaluation_class函数进行评估。不过，由于这段代码的上下文缺失，所以无法确定具体的数据集和任务。