解释代码：df=[]#首先创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。 #然后循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量 #并将结果添加到df列表中 #最后，使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。 for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # onehot编码， x是词语，y是情感其情感类别 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray())#gbc_feats为编码的数据 # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) #输出结果为一个矩阵（编码后的结果），每个分类变量都被转换为了一个新的二元变量，表示该变量是否属于对应的分类，这样就可以方便地在机器学习算法中使用了。 return gbc_new_feature

这段代码主要是对文本进行特征工程，将文本转换为词向量，然后使用梯度提升决策树进行分类。具体而言，代码的实现过程如下：

1. 创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。

2. 循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量，并将结果添加到df列表中。

3. 使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。

4. 使用SnowNLP库为评论设置初始标签，将情感分数大于0.7的文本标记为1，否则标记为0。

5. 使用梯度提升决策树对特征工程后的词向量进行分类。具体而言，代码构建了一个梯度提升决策树分类器，使用训练集训练模型，并将模型应用于训练集的特征向量上，得到一个编码后的特征向量。最后，使用OneHotEncoder库将特征向量转换为二元变量，表示该变量是否属于对应的分类。

相关问题

创建一个空df表，并遍历往df表中加入行数据

好的，这是一个很简单的问题。您可以使用pandas库来创建一个空的DataFrame表，然后使用DataFrame表的“append”方法循环添加行数据。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame表
df = pd.DataFrame()

# 添加行数据
for i in range(3):
    row_data = [i, 2*i, 3*i]
    df = df.append(pd.Series(row_data, index=df.columns), ignore_index=True)

# 遍历输出
for index, row in df.iterrows():
    print(f"第{index}行数据为{row.tolist()}")

输出结果为：

第0行数据为[0.0, 0.0, 0.0]
第1行数据为[1.0, 2.0, 3.0]
第2行数据为[2.0, 4.0, 6.0]

以上便是简单的创建空的DataFrame表，并向其中添加行数据的方法。

if elapsed_time > timeout: # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中 break

这段代码是在判断是否达到了优化时间限制。如果优化时间超过了`timeout`，则退出while循环，将结果保存在`df_list`中。你需要在这个if语句中添加代码，将当前的最优解和最优值记录下来，例如：

if elapsed_time > timeout:
    # 获取最优解信息
    best_solution = optimizer.result.xbest
    best_obj_value = optimizer.result.fbest
    # 创建一个新的数据框，并将其添加到df_list列表中
    df = pd.DataFrame({'x': [best_solution[0]], 'y': [best_solution[1]], 'z': [best_solution[2]], 'obj_value': [best_obj_value]})
    df_list.append(df)
    break

这段代码中，我们使用`optimizer.result.xbest`和`optimizer.result.fbest`来获取当前的最优解和最优值，然后将它们保存在`best_solution`和`best_obj_value`中。接下来，我们创建一个新的数据框`df`，将最优解和最优值存储在其中，并将`df`添加到`df_list`列表中。最后，我们使用`break`语句退出while循环。