train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class']然后就是这一部分 我现在的代码是否已经在特征值中去掉了Class列，在输出值中只有Class列呢

是的，你的理解是正确的。

这段代码中，我们首先将训练数据和测试数据分别拆分成特征和标签。在这里，“Class”列是标签，因此我们将其从特征中删除（`train_data.drop('Class', axis=1)`和`test_data.drop('Class', axis=1)`）。这样做是为了确保我们的模型不会在训练和测试中使用标签，以免出现过拟合的情况。

然后，我们将“Class”列作为标签（`train_data['Class']`和`test_data['Class']`）保存在`train_labels`和`test_labels`变量中，以便在训练和测试模型时使用。在这里，“Class”列是我们想要预测的目标列，也就是我们的模型要学习的东西。