Python 数据预处理：将数据集分割为特征和目标变量

这段代码使用 Python 的 Pandas 库将数据集分为两部分：'X' 是特征数据，包括除最后一列外的所有列；'y' 是目标变量数据，即数据集的最后一列。然后，将测试数据集保存到 'X_test' 中。其中，'data' 是原始数据集，'test_data' 是用于测试模型的数据集。这些数据都被保存为 NumPy 数组。

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_test = test_data.values

代码解释：

• data.iloc[:, :-1]：选择 'data' 数据集中除最后一列以外的所有列。
• data.iloc[:, -1]：选择 'data' 数据集中的最后一列。
• .values：将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。
• test_data.values：将 'test_data' 数据集转换为 NumPy 数组。

总结：

这段代码将原始数据集 'data' 分割为特征数据 'X' 和目标变量数据 'y'，并将测试数据集 'test_data' 转换为 NumPy 数组 'X_test'。这为机器学习模型的训练和评估提供了必要的数据格式。