y,_赋值在python/sklearn中做什么？

Question

作为Python的相对新人,我试图使用sklearn RandomForestClassifier.yhat的操作指南中的一个示例如下:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import pandas as pd
import numpy as np

iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['is_train'] = np.random.uniform(0, 1, len(df)) <= .75
df['species'] = pd.Factor(iris.target, iris.target_names)
df.head()

train, test = df[df['is_train']==True], df[df['is_train']==False]

features = df.columns[:4]
clf = RandomForestClassifier(n_jobs=2)
y, _ = pd.factorize(train['species']) # assignment I don't understand
clf.fit(train[features], y)

preds = iris.target_names[clf.predict(test[features])]
pd.crosstab(test['species'], preds, rownames=['actual'], colnames=['preds'])

有些人可以解释一下y,_赋值的作用以及它是如何工作的.它没有明确使用,但如果我把它遗漏,我会收到错误.

Answer 1

您将返回的元组分解为两个不同的值,y并且_.

_ 是"我不再需要那个价值"的惯例.

它基本上与以下相同:

y = pd.factorize(train['species'])[0]

除了这个代码适用于任何至少有1个元素的可索引返回值,而你的代码在返回值中明确需要两个项目.