print(corr_values.sort_values(ascending=False))

时间: 2024-06-04 19:08:38 浏览: 28
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sort_values

这行代码是用来对一个 pandas DataFrame 或 Series 中的数值进行降序排列的。具体来说，它会返回一个新的 pandas Series，其中每个值表示原始 Series 中的对应值在降序排列后所在的位置（从 0 开始）。参数 ascending=False 表示按数值从大到小进行排列。
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plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思

19. print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)): 输出筛选后的特征相关性，按照相关性大小降序排列； 20. index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index: 获取筛选后的特征名字，并...

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

这段代码涉及到数据预处理和特征工程的内容。具体来说，它做了以下几件事情： 1. 使用箱线图和阈值来去除异常值； 2. 对特征进行归一化处理； 3. 计算特征之间的相关性，并筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征；...

# 将NObeyesdad变量转换为数值类型 number = data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUF','NObevesdad']] replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 0, 'Normal_Weight': 1, 'Overweight_Level_I': 2, 'Overweight_Level_II': 3, 'Obesity_Type_I': 4, 'Obesity_Type_II': 5, 'Obesity_Type_III': 6}} number.replace(replace_map, inplace=True) # 计算所有变量与NObeyesdad变量的相关系数 corr_matrix = number.corr() # 取出相关系数矩阵中NObeyesdad变量对应的行 corr_with_nob = corr_matrix.loc['NObeyesdad'] # 找到与NObeyesdad变量相关系数绝对值最大的变量 max_corr_var = corr_with_nob.abs().sort_values(ascending=False).index[1] print("与NObeyesdad变量最相关的变量是：", max_corr_var)哪出错了

这段代码在逻辑上没有问题，但是可能会出现以下几个错误： 1. 变量名错误：data[['Age', 'Height','FCVC','NCP','CH2O','FAF','TUE','NObeyesdad']] 中的 TUE 可能应该是 TUF，因为后面的代码中使用了 TUF...

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

这段代码是一段Python程序，主要是进行数据预处理和建模的操作。下面是每一句代码的意思： - 第36行：对数据进行排序，返回排序后的索引。 - 第38行：指定一些列作为新的数值特征。 - 第40行：将选定列的数据转化为...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LassoCV # 读入数据 data = pd.read_excel('C:\\Users\\86183\\Desktop\\rat_eye.xlsx', header=None, index_col=0) # 提取指定基因的行数据 gene = '1389163_at' gene_data = data.loc[gene] # 计算与其他行的相关系数 corr = data.corrwith(gene_data, axis=1) # 找到与指定基因相关系数最大的几行 top_k = 100 similar_rows = corr.abs().sort_values(ascending=False)[1:top_k+1].index print('与{}最相近的{}个基因分别是：'.format(gene, top_k)) for gene_name in similar_rows: print(gene_name) # 使用LassoCV进行交叉验证，选择最优的alpha值 model = LassoCV(cv=10, max_iter=10000, alphas=np.logspace(-4, 0, 100)) X = data.loc[similar_rows].T.values y = gene_data.values model.fit(X, y) # 打印模型系数，选择重要性较高的自变量 coefficients = model.coef_ important_indices = np.argsort(np.abs(coefficients))[::-1] important_genes = [similar_rows[i] for i in important_indices] # 根据模型系数的大小，选择重要性较高的前k个自变量 k = 10 important_genes = important_genes[:k] print('选择的重要自变量有：', important_genes)我想要自动选择变量，不要自己指定变量个数

可以使用LassoCV自动选择变量，不需要手动指定变量个数。在这个代码中，LassoCV的参数max_iter设置为10000，这意味着在每个alpha值下最多迭代10000次。同时，参数cv设置为10，表示使用10折交叉验证。...

怎么利用相关系数计算数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中哪个变量与NObeyesdad变量最相关

max_corr_var = corr_with_nob.abs().sort_values(ascending=False).index[1] print("与NObeyesdad变量最相关的变量是：", max_corr_var) 最后输出的结果即为与NObeyesdad变量最相关的变量。
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