解释X_new = data.drop('target', axis=1) # 特征数据

这行代码是用来从原始数据中提取出特征数据的。

在机器学习中，通常我们会将数据分为特征数据和目标数据两部分，其中特征数据是用来训练模型的，而目标数据是模型要预测的结果。在这里，我们假设原始数据包含了特征数据和目标数据，其中目标数据的列名为"target"，而特征数据包含了其他所有列。

那么，为了提取出特征数据，我们可以使用Pandas库中的`drop()`函数。`drop()`函数可以删除DataFrame中的指定行或列，其中`axis=1`表示删除列。因此，`data.drop('target', axis=1)`的作用就是删除名为"target"的列，得到的结果就是特征数据X_new。

简而言之，X_new就是从原始数据中提取出来的用于训练模型的特征数据。

相关问题

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns 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") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

以下是转换为伪代码后的代码：

# 确定目标变量和特征变量
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选小于12的特征
cat_cols = [x for x in cat_cols]

# 数值型特征
num_cols = [x for x in 数据集的列名 if x not in cat_cols + target_col]

# 二分类特征
bin_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选等于2的特征

# 多分类特征
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]

# Label encoding 二分类特征
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
    对二分类特征进行标签编码

# 独热编码 多分类特征
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)

# 标准化 数值型特征
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)

# 合并特征
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")

# 输出预处理后的数据集
print(data.head())

以上伪代码是对原 Python 代码的简化和抽象，将其转化为了一系列的操作和方法调用。

# 分离特征和目标变量 X = data.drop(['RAD'],axis=1) # 请将'target_variable'替换为实际的目标变量列名 y = data['RAD'] # 选择K个特征 K = 4 # 请根据需求设定适当的K值 selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K) selected_features = selector.fit_transform(X, y) # 获取选择后的特征列名 selected_columns = X.columns[selector.get_support()] # 构建选择后的特征数据 selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns) # 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件 selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)

这段代码的作用是将数据集中的目标变量和特征变量分离开来，然后使用互信息法选择K个最相关的特征变量，最后将选择后的特征数据保存为新的CSV文件。其中，目标变量列名应该替换为实际的目标变量列名，K值应该根据需求设定适当的值。以下是代码注释的翻译：

# 分离特征和目标变量
X = data.drop(['RAD'],axis=1)  # X为特征数据，删除了名为'RAD'的列
y = data['RAD']   # y为目标变量数据，选择了名为'RAD'的列

# 选择K个特征
K = 4  # 选择了4个最相关的特征

# 使用互信息法进行特征选择
selector = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=K)  # 使用互信息法进行特征选择
selected_features = selector.fit_transform(X, y)  # 对特征数据进行选择
selected_columns = X.columns[selector.get_support()]  # 获取选择后的特征列名

# 构建选择后的特征数据
selected_data = pd.DataFrame(selected_features, columns=selected_columns)  # 将选择后的特征数据构建为DataFrame格式

# 将选择后的特征数据保存为新的CSV文件
selected_data.to_csv('C:/Users/muyun/Desktop/实验五/113120200207_data1.csv', index=False)  # 将选择后的特征数据保存为CSV文件，不保存索引列