数据预处理，拆分数据集，分别 提取特征变量和目标变量 代码实现

以下是Python代码实现数据预处理、拆分数据集、提取特征变量和目标变量的示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征变量和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征变量
y = data.iloc[:, -1]   # 目标变量

# 数据集拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 对特征变量进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

在上述代码中，首先我们使用pandas库中的`read_csv()`函数读取数据集，然后使用`iloc`函数分别提取特征变量和目标变量。接着，我们使用`train_test_split()`函数将数据集拆分为训练集和测试集，其中`test_size`参数设置测试集的大小，`random_state`参数设置随机数种子以保证每次拆分结果的一致性。

最后，我们使用`StandardScaler()`类对特征变量进行标准化处理。该类的`fit_transform()`方法可以对训练集进行标准化处理，并返回标准化后的结果。而`transform()`方法则可以使用训练集的均值和方差对测试集进行标准化处理。