target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name解释代码
时间: 2023-07-15 13:12:56 浏览: 50
这段代码是在进行数据预处理,其中:
- `data` 是一个 DataFrame 类型的数据集,其中包含了我们需要使用的特征和目标变量。
- `target_name = data['diagnosis']` 表示将数据集中的名为 `diagnosis` 的列作为目标变量,赋值给 `target_name` 变量。
- `X = data.drop('diagnosis',axis=1)` 表示将除了 `diagnosis` 列之外的所有特征列作为自变量,赋值给 `X` 变量。`axis=1` 表示删除列。
- `y = target_name` 表示将目标变量赋值给 `y` 变量。
换句话说,这段代码的作用是将数据集中的目标变量和自变量分别提取出来,并将自变量存储在 `X` 变量中,将目标变量存储在 `y` 变量中,以便后续进行建模和训练。
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target_name = data['diagnosis'] X = data.drop('diagnosis',axis=1) y = target_name代码翻译
这段代码的作用是将数据集data中的'diagnosis'列作为目标变量(target variable)存储在target_name变量中,同时将除'diagnosis'列之外的所有数据存储在X变量中。最后,将目标变量target_name存储在y变量中,以便后续的数据分析或机器学习任务中使用。这里的drop()方法是用于删除'diagnosis'列的,axis=1表示删除列而不是行。
y = data.diagnosis list = ['Unnamed: 32','id','diagnosis'] x = data.drop(list,axis = 1 ) x.head()
这段代码是从一个名为"data"的数据集中提取"diagnosis"这一列数据,将其赋值给变量"y"。然后,从"data"数据集中删除"Unnamed: 32"、"id"和"diagnosis"这三列数据,将剩余的数据赋值给变量"x"。最后,使用"x.head()"函数可以查看"x"变量中前5行数据。