all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))为什么里面要用两层圆括号

这是因为`pd.concat()`函数需要传递一个元组对象（tuple），而圆括号可以用来表示元组。所以，第一层圆括号是用来将`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象合并成一个元组对象的。第二层圆括号则是用来将整个元组对象作为`pd.concat()`函数的参数传递进去的。如果不加第二层圆括号，`pd.concat()`函数将会把`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象分别作为两个参数传递进去，从而产生错误。

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all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))

这行代码的作用是将训练数据和测试数据中除了第一列(通常是id列)和最后一列(通常是标签列)以外的特征列合并起来，形成一个新的数据集。这里使用了pandas库的concat函数，将两个数据集按列方向(axis=1)进行合并。最终得到的数据集是一个包含所有特征的DataFrame，可以用于模型训练和预测。

all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:])) print(all_features.shape)

这段代码是将训练数据集和测试数据集中的特征列（第1列到倒数第2列）合并成一个新的数据集 all_features。其中 train_data.iloc[:, 1:-1] 表示训练数据集中的特征列，test_data.iloc[:, 1:] 表示测试数据集中的特征列。合并后，使用 print 函数输出 all_features 的形状。