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。

相关问题

newxtest=xtest.iloc[:,sel.get_support(indices=True)]是什么意思

这是利用特征选择后的结果，对测试数据集进行特征选择的代码。其中，xtest是测试数据集中的特征数据，sel是使用某种特征选择方法（如基于模型的特征选择、方差阈值特征选择等）得到的特征选择器对象。在本代码中，sel.get_support(indices=True)是调用特征选择器对象的get_support方法，返回一个布尔型的数组，表示该特征是否被选中。其中，indices=True表示返回被选中特征的索引。通过对xtest数据集进行iloc方法的切片操作，即[:,sel.get_support(indices=True)]，可以得到被选中的特征数据，存储在newxtest中，用于后续的测试数据集预测。

filename = var.get() ## print(filename) df = pd.DataFrame(pd.read_csv(filename)) ## print(df) xshuju = df.iloc[:, 0:6] ## print(xshuju) yshuju = df.iloc[:, 6] ## print(yshuju) Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(xshuju, yshuju, test_size=0.5) clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) score = clf.score(Xtest, Ytest) # 返回预测的准确度 content8.set(score * 100) print(score * 100) joblib.dump(clf, "imsmodel.pkl")

这段代码使用了Pandas和Scikit-learn库来进行数据处理和训练决策树模型。具体实现过程如下：

1. 从界面上获取文件名，并使用Pandas读取CSV文件中的数据。
2. 将数据分为特征值和目标值，其中特征值为前6列，目标值为第7列。
3. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
4. 创建一个决策树分类器（DecisionTreeClassifier）并使用训练集进行训练。
5. 使用测试集来评估模型的准确度（score）。
6. 将准确度显示在界面上，并使用joblib库将模型保存在pkl文件中，以便后续使用。