indices = [Pregnancy, Glu, BP, ST, Ins, BMI, DBF, Age] l = [] for index in indices: l.append(index)
时间: 2024-02-15 09:38:04 浏览: 11
这段代码的作用是将列表`indices`中的每个元素放入空列表`l`中,使得`l`与`indices`的元素顺序一致。代码可以写得更简洁,使用列表推导式:
```
indices = ["Pregnancy", "Glu", "BP", "ST", "Ins", "BMI", "DBF", "Age"]
l = [index for index in indices]
```
这样就可以一行代码实现相同的功能。
相关问题
indices = indices.long() UnboundLocalError: local variable 'indices' referenced before assignment
这个错误通常出现在你试图在一个函数或语句块中使用未定义的变量。具体来说,在这个错误中,你正在尝试使用变量`indices`,但是它在使用之前没有被赋值。
为了解决这个问题,你需要检查一下代码中是否在使用`indices`变量之前已经定义了它。如果没有定义,你需要先对它进行定义或者赋值操作。如果它是在函数内部使用的,你可能需要检查一下变量作用域的问题,确保它在函数内部被正确地定义和初始化。
此外,代码中也可能存在代码逻辑错误,导致`indices`变量没有被正确地赋值,或者在某些分支情况下没有被初始化。你需要仔细检查代码,并修复这些问题。
newxtest=xtest.iloc[:,sel.get_support(indices=True)]
这段代码使用了sklearn库中的特征选择方法,其中sel是一个特征选择器对象,调用了它的get_support方法来获取被选择的特征索引,然后使用iloc方法从原始测试集xtest中选取这些特征,得到了新的特征矩阵newxtest。
具体来说,get_support方法会返回一个布尔型的特征掩码,表示哪些特征被选择了。其中,True表示该特征被选择,False表示该特征被删除。然后,使用indices=True参数将掩码中所有True的索引位置返回,即被选择的特征的索引。最后,使用iloc方法根据这些索引从原始测试集xtest中选取相应的特征列,得到了新的特征矩阵newxtest。
需要注意的是,这个方法只适用于使用VarianceThreshold等支持get_support方法的特征选择方法。对于其他方法,可能需要使用不同的方式获取被选择的特征。
使用方法如下:
```
# 获取被选择的特征索引
feature_mask = sel.get_support()
# 根据特征索引选取测试集特征
newxtest = xtest.iloc[:, feature_mask]
```
其中,xtest是原始的测试集特征矩阵,newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵。在上述代码中,首先调用get_support方法获取被选择的特征掩码,然后使用iloc方法根据掩码从原始测试集中选取相应的特征列。