print(corr_values.sort_values(ascending=False))

时间: 2024-05-21 20:17:24 浏览: 12
这段代码是用来输出一个数据框(DataFrame)中各列之间的相关系数(correlation coefficient),并按照相关系数从大到小进行排序后输出。具体来说,corr_values 是一个数据框,sort_values() 是对其进行排序操作,而参数 ascending=False 表示按照降序排列(从大到小)。因此,该代码将输出一个按照相关系数从大到小排列的数据框。
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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

好的,我来解释每一行代码的意思: 1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图,用于检测是否存在异常值; 2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线,用于标记异常值的阈值; 3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值; 4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等; 5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块,用于数据预处理; 6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列,存储在features_columns变量中; 7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象,用于对特征数据进行归一化处理; 8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合,计算出归一化所需的最大值和最小值; 9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理; 10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理; 11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式; 12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名; 13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式; 14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名; 15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中; 16. `train_data`: 输出训练数据的内容; 17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵,并对矩阵中的元素取绝对值; 18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征; 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,并存储在index0变量中; 21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数; 22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中; 23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式,存储在X变量中; 24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值,存储在VIF_list变量中; 25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值; 26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象,并设置保留90%的方差; 27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维,并保留90%的方差; 28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维,并保留90%的方差; 29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式; 30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式; 31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中; 32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。

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; 4. 使用方差膨胀因子(VIF)来检查特征之间的多重共线性; 5. 使用主成分分析(PCA)来降维,使得保留90%的方差。

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