predictors = read_csv("../data/predictors.csv") pred_vars = c("SD", "OXYGEN", "pH", "TEMPERATURE", "TRIA", "THg", "MICX", # "CHLX", "TURB", "Si", "NO3", "NH3", "TN", "TP", "BENT_MMI", "MMI_ZOOP_NLA6", "RDis_IX", "RVegQc3OE", "DEPTH", "AG_PCT", "URBAN_PCT", "ROADDEN", "POPDEN","DAMDEN_BSN", "MINEDEN_BSN", "RT", "E_I", "PMEAN_BSN", "ELEVMEAN_BSN") X = predictors[,c("UID", pred_vars)] Y = phy_biovolume$ALGAL_GROUP UID = Y$UID apply(Y, 2, function(x){sum(x == 0)/length(x)}) a = apply(Y[, 2:ncol(Y)], 1, sum) Y = Y %>% select(-CYST, -HETEROKONTOPHYTA, 'GOLDEN ALGAE', -'YELLOW-GREEN ALGAE', -EUSTIGMATOPHYTES) %>% select(-UID) res_vars = paste0('V_', 1:ncol(Y)) colnames(Y) = res_vars Y = as.data.frame(t(apply(Y, 1, function(x){round(x/sum(x) * 1000)}))) Y$UID = UID怎么解读

这段代码是用R语言对一些水生植物和浮游生物的数据进行处理和转换。首先，代码读取了一个名为"../data/predictors.csv"的数据文件，并从中选择了一些列作为预测变量，存储在一个名为"pred_vars"的向量中。接着，代码从另一个名为"phy_biovolume"的数据集中选取了一个名为"ALGAL_GROUP"的列，存储在变量"Y"中，并选取了一个名为"UID"的列，存储在变量"UID"中。然后，代码计算了"Y"中每个列中值为0的比例，存储在一个名为"a"的向量中。接下来，代码对"Y"进行了一些数据清洗和转换操作，删除了一些列，并对剩余的列进行了归一化处理，将每个样本的值转换为千分比，并将结果存储在一个名为"Y"的数据框中。最后，代码将"UID"列添加回到"Y"数据框中，得到一个包含归一化后的数据和对应的UID的数据框。

相关问题

parkinson = pd.read_csv("processed_results.csv") #Loading CSV dataset ​ predictors=["Jitter_rel","Jitter_abs","Jitter_RAP","Jitter_PPQ","Shim_loc","Shim_dB","Shim_APQ3","Shim_APQ5","Shi_APQ11","hnr05","hnr15", "hnr25"] #Listing predictors ​ for col in predictors: # Loop through all columns in predictors if parkinson[col].dtype == 'object': # check if column's type is object (text) parkinson[col] = pd.Categorical(parkinson[col]).codes # convert text to numerical from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(parkinson[predictors], parkinson['Parkinson'], test_size=0.25, random_state=1) from sklearn.linear_model import LogisticRegression ​ clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) ​ train_score = clf.score(X_train, y_train) test_score = clf.score(X_test, y_test) ​ print ('train accuracy =', train_score) print ('test accuracy =', test_score) ​ #train accuracy = 0.6666666666666666 #test accuracy = 0.631578947368421

这段代码是一个基于逻辑回归模型的帕金森病预测示例。让我来解释一下代码的每个部分：

首先，使用pandas库的`read_csv`函数加载CSV数据集，命名为`parkinson`。

接下来，定义了一个名为`predictors`的列表，其中包含了作为预测因子的列名。

然后，使用一个循环遍历`predictors`列表中的每一列。如果列的数据类型是对象（text），则将其转换为数值类型。

接着，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，其中`parkinson[predictors]`是特征数据，`parkinson['Parkinson']`是目标变量数据。划分比例为75%的训练集和25%的测试集。

然后，引入了`LogisticRegression`逻辑回归模型，并使用训练集数据进行模型训练，使用`fit`方法。

计算并打印了模型在训练集和测试集上的准确率（accuracy）。

最后，根据训练集和测试集上的分类准确率，输出了训练准确率和测试准确率。

根据输出结果，训练准确率为0.6666666666666666，测试准确率为0.631578947368421。

这段代码演示了如何使用逻辑回归模型进行帕金森病预测，并计算模型的准确率。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

如果您对代码有任何疑问或需要进一步的解释，请随时提问。

from sklearn.tree import export_graphviz from IPython.display import Image import pydotplus from sklearn.externals.six import StringIO # 绘制决策树 dot_data = StringIO() export_graphviz( decision_tree, out_file=dot_data, feature_names=predictors, class_names=['Unsurvived','Survived'], # filled=True, rounded=True, special_characters=True ) # 决策树展现 graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) Image(graph.create_png()) 优化这段代码

在使用 `sklearn.tree.export_graphviz()` 函数时，你可以通过设置 `filled` 和 `rounded` 参数来控制决策树的样式，同时也可以通过 `special_characters` 参数来控制是否展示特殊字符。

另外，由于 `sklearn.externals.six` 已经被弃用，建议使用 `six` 库的新位置（`from six import StringIO`）。

因此，优化后的代码如下所示：

from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
import pydotplus
from six import StringIO

# 绘制决策树
dot_data = StringIO()
export_graphviz(
    decision_tree,
    out_file=dot_data,
    feature_names=predictors,
    class_names=['Unsurvived', 'Survived'],
    filled=True,
    rounded=True,
    special_characters=True
)

# 决策树展现
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())
Image(graph.create_png())

注意：如果你使用的是 Python 3.7 及以上版本，需要先安装 `pydotplus` 和 `graphviz` 库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pydotplus
pip install graphviz