smoking = diabetes['smoking_history'].replace({'never smoked': 0, 'formerly smoked': 1, 'smokes': 2})

时间: 2023-08-06 16:23:11 浏览: 147
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diabetes_train_2.zip_This Is It_diabetes_train

我明白了，这是一个将糖尿病数据集（diabetes）中吸烟史（smoking_history）列中的文本值（'never smoked', 'formerly smoked', 'smokes'）替换为数字值（0, 1, 2）的操作。这个操作是将文本数据转换为数字数据的常见操作，方便进行机器学习模型的训练和预测。
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smoking = df['smoking_status'].replace({'never smoked': 0, 'formerly smoked': 1, 'smokes': 2}) r, p = stats.pointbiserialr(smoking, df['diabetes']) print('吸烟程度与糖尿病的关系是否显著：') print('r值：', r) print('p值：', p)我指的是对这段代码进行修改，我的csv里已经包含了0，1，2，3，4，正如我之前和你说的那样

如果您的CSV文件中已经使用了0-4来表示吸烟程度，那么您可以直接使用该列来计算吸烟程度与糖尿病之间的关系。以下是修改后的代码： python import pandas as pd from scipy import stats # 读取CSV文件 df = pd...

翻译代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load the diabetes dataset diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True) # Use only one feature diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2] # Split the data into training/testing sets diabetes_X_train = diabetes_X[:-20] diabetes_X_test = diabetes_X[-20:] # Split the targets into training/testing sets diabetes_y_train = diabetes_y[:-20] diabetes_y_test = diabetes_y[-20:] # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train) # Make predictions using the testing set diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test) # The coefficients print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)) # Plot outputs plt.scatter(diabetes_X_test, diabetes_y_test, color="black") plt.plot(diabetes_X_test, diabetes_y_pred, color="blue", linewidth=3) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()

2.加载糖尿病数据集，即 diabetes_X 和 diabetes_y。 3.仅使用一个特征（即第3列）。 4.将数据集分为训练集和测试集。 5.创建线性回归对象。 6.使用训练集训练模型。 7.使用测试集进行预测。 8.输出回归系数、...

numeric_df=diabetes.select_dtypes(include='number') correlation_matrix=numeric_df.corr()什么意思

这段代码是针对糖尿病数据集（diabetes）的，目的是...相关系数矩阵展示了变量之间的线性相关性程度，取值范围从 -1 到 1，0 表示两个变量之间没有线性关系，1 表示两个变量完全正相关，-1 表示两个变量完全负相关。

diabetes=diabetes.astype({'gender': 'int', 'smoking_history': 'int'})和diabetes['gender']=diabetes['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})作用一样吗

第一个语句 diabetes=diabetes.astype({'gender': 'int', 'smoking_history': 'int'}) 是将整个 diabetes 数据集中的 gender 列和 smoking_history 列都转换为整数类型。这句话的意思是将 gender 和 ...

labels=diabetes_counts.index

好的，您的第一个问题是关于标签的。具体来说，您想知道如何将一个 Pandas 数据框中的索引作为标签。您可以使用以下代码将数据框中的索引设置为标签： labels = df.index 在这里，"df" 是您的 Pandas 数据...

diabetes=diabetes.drop_duplicates()这句代码用了什么函数

这句代码用了 Pandas 库中 DataFrame 对象的 drop_duplicates() 函数。该函数可以删除 DataFrame 中的重复行，并返回一个新的 DataFrame。drop_duplicates() 函数会默认对所有列进行比较，如果某一行的所有值都...

sns.countplot(diabetes["smoking_history"]) plt.xlabel("smoking_history") plt.show()请按照上面的做相同修改

接下来，使用plt.text函数为每个柱子添加文本标签，其中i表示柱子的索引，smoking_history_count[i]+1表示标签的纵坐标（稍微高于柱子顶部），str(smoking_history_count[i])表示标签的文本内容。最后，使用plt.show...

plt.pie(diabetes_counts.values,labels=diabetes_counts.index,autopct='%1.1f%%')什么意思

- diabetes_counts.values表示饼图中每个扇形的大小，即糖尿病患者和非糖尿病患者的数量； - diabetes_counts.index表示每个扇形的标签，即糖尿病和非糖尿病； - autopct='%1.1f%%'表示在扇形中显示百分比，...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。 4. 计算数据中各列之间的相关性，绘制相关性矩阵热图。 5. 计算数据中各列与目标变量 'diabetes' 之间的相关性，并绘制相关性热图。 整个代码片段...

diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv')绘制散点图

diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv') # 绘制散点图 plt.scatter(diabetes['Age'], diabetes['Glucose']) # 添加标题和轴标签 plt.title('Age vs Glucose') plt.xlabel('Age') plt.ylabel('Glucose') # 显示...

解释这段代码：import pandas as pd diabetes_data=pd.read_csv("./Data/diabetes.csv") print(diabetes_data)

这段代码使用了pandas库中的read_csv函数来读取一个名为diabetes.csv的文件，并将其存储在一个名为diabetes_data的变量中。接着，代码使用print函数将读取的数据打印出来。这段代码的作用是读取并展示diabetes.csv...

bayes算法对数据diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv')进行糖尿病预测

X = diabetes.drop('Outcome', axis=1) y = diabetes['Outcome'] 4. 划分训练集和测试集： python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 5. ...

# 导入需要的库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 读取数据data = pd.read_csv('diabetes.csv')# 将数据拆分为特征和目标变量X = data.iloc[:, :-1]y = data.iloc[:, -1]# 将数据拆分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# 创建线性回归模型model = linear_model.LinearRegression()# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集数据y_pred = model.predict(X_test)# 计算模型的准确率accuracy = model.score(X_test, y_test)print("模型准确率:", accuracy)，优化这段代码

data = pd.read_csv('./diabetes.csv', header=0) # 将数据拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=0) # ...

diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv')对其进行异常值检测

diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv') # 计算每个特征的Z-score z_scores = np.abs(stats.zscore(diabetes)) # 定义阈值（例如3） threshold = 3 # 找到超过阈值的异常值所在的行 outliers = np.where(z_...

diabetes_data.csv.gz

diabetes_data.csv.gz是一个压缩的CSV文件，它包含有关糖尿病的数据。 该数据集可能包含了糖尿病患者的不同特征和相关指标。这些特征通常包括患者的年龄、性别、体重、血糖水平、胰岛素水平、胰岛素抗性、高血压等...

4、利用糖尿病diabetes_data_upload.csv数据集，使用KNN算法完成模型建立，数据训练以及测试。编写低吗

data = pd.read_csv('diabetes_data_upload.csv') # 分离特征和目标变量 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_...

# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数，保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()

首先，使用corr()函数计算数据集diabetes_data中各个特征之间的相关性系数，并将结果保存在corr变量中。然后，使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图，其中annot=True表示在热力图上显示的...

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