分离因变量和自变量答案

【问题标题】：separating dependent and independent variables分离因变量和自变量
【发布时间】：2019-10-31 06:16:00
【问题描述】：

我已经建立了一个线性回归模型，但不知道需要分离因变量和自变量

谁能解释一下代码？？

x = data.iloc[:, 0:1].values
y = data.iloc[:, 1]

【问题讨论】：

【解决方案1】：

机器学习模型就是这样工作的：你给它一堆输入和输出。然后，当一个模型被训练时，当你给它一个输入时，你期望一个输出。

所以在您提供的代码中，x 是输入，y 是输出，用于训练模型。 AFAIK，大多数机器学习框架都期望输入和输出是分开的（例如：Keras' fit method）。因此，您在输入模型之前将它们分开。

【讨论】：

这是否只需要在 Python 中完成。 R中不需要吗？
机器学习部分相同，平台无关。 x 和 y 部分可能会因库而异。例如。某些库可能不需要将它们分开；但它可能会有一些其他的限制来做到这一点。我一般不知道 R 中的情况。