解释这段代码
时间: 2023-08-06 17:16:56 浏览: 98
这段代码的主要作用是对数据进行预处理,包括以下几个步骤:
1. 确定分类变量、数值型变量和二元变量。
```python
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist()
cat_cols = [x for x in cat_cols ]
num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]
bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist()
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]
```
2. 对二元变量进行标签编码,将其转换为 0/1。
```python
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
data[i] = le.fit_transform(data[i])
```
3. 对多值分类变量进行独热编码。
```python
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)
```
4. 对数值型变量进行标准化处理。
```python
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)
```
5. 将标准化后的数值型变量和处理后的分类变量进行合并,生成新的数据集。
```python
df_data_og = data.copy()
data = data.drop(columns=num_cols, axis=1)
data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")
```
最终,这段代码将原始的数据集进行了预处理,生成新的数据集,可以用于机器学习模型的训练。