X=dataset.iloc[:,2:-1] y=dataset.iloc[:,1] print(dataset.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=0) from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc = StandardScaler() X_train =sc.fit_transform(X_train) X_test= sc.transform(X_test)

这段代码中，首先将数据集中除了第一列和最后一列以外的所有列作为自变量X，第一列作为因变量y。

接下来使用train_test_split函数将X和y划分为训练集和测试集，其中设置了测试集占比为0.2，随机种子为0。

然后使用StandardScaler对训练集和测试集进行标准化处理，其中将fit_transform函数用于训练集，transform函数用于测试集。标准化处理可以使得各个特征的尺度一致，避免某些特征对模型的影响过大。

相关问题

features = dataset.iloc[:, :-1].values labels = dataset.iloc[:, -1].values

这段代码是用来从一个数据集中提取出特征和标签的。其中 `iloc` 是 pandas 库中的方法，用于基于整数位置来访问数据。`: , :-1` 表示选取所有的行，但是只选取除了最后一列之外的所有列，也就是说，选取的是数据集中的特征。`: , -1` 表示选取所有的行，但是只选取最后一列，也就是说，选取的是数据集中的标签。`.values` 表示将选取到的数据转化为 numpy 数组。因此，这段代码将数据集中的特征和标签分别存储到了 `features` 和 `labels` 两个变量中。

解释代码：导入数据集数据集 = pd.read_csv（'Iris.csv'）# 将特征和标签分开X = dataset.iloc[：， ：-1].valuesy = dataset.iloc[：， -1].values

这段代码是用来导入名为 `Iris.csv` 的数据集，并将其分为特征和标签。

具体来说，这个数据集包含了 150 条记录，每条记录包括四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width），以及一个标签：鸢尾花的种类（Iris Setosa、Iris Versicolour 或 Iris Virginica）。

- `pd.read_csv('Iris.csv')`：使用 Pandas 库的 `read_csv` 函数读取名为 `Iris.csv` 的数据集，并将其保存在一个名为 `dataset` 的 DataFrame 对象中。
- `dataset.iloc[:, :-1].values`：使用 DataFrame 对象的 `iloc` 属性取出除最后一列以外的所有列（即四个特征），并将其保存在一个名为 `X` 的 NumPy 数组中。
- `dataset.iloc[:, -1].values`：使用 DataFrame 对象的 `iloc` 属性取出最后一列（即标签列），并将其保存在一个名为 `y` 的 NumPy 数组中。

因此，该段代码的作用是导入一个数据集，并将其分为特征和标签两个部分。