ColumnTransformer的核心# --- 定义不同列的类型和它们对应的预处理步骤 ---# 这些定义是基于原始数据 X 的列类型来确定的# 识别原始的 object 列 (对应你原代码中的 discrete_features 在预处理前)# 识别原始的非 object 列 (通常是数值列)# 有序分类特征 (对应你之前的标签编码)# 注意：OrdinalEncoder默认编码为0, 1,

定义一个简单的全连接神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。定义层数+定义前向传播顺序class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Moduledef __init__(self): # 初始化函数super(MLP, self).__init__() # 调用父类的初始化函数# 前三行是八股文，后面的是自定义的self.fc1 =

分类核心是“猜它是谁”，回归核心是“猜它多少”（预测一个连续的数值，例如房价、气温、销量）我们将使用 sklearn 自带的混凝土抗压强度数据集 (Concrete Data)根据水泥、水、粗骨料、细骨料、外加剂、时间等 8 个特征，预测混凝土的抗压强度。机器学习也有多回归任务，但是一般这类任务多采用神经网络，因为它原生支持。回归问题可以修改为分类问题，但是分类问题一般难以转化为回归模型。UCI

针对之前学到的所有知识，针对心脏病项目的数据集来完成数据的预处理。（我们暂时还没说到标签编码、连续变量处理，所以可以忽略）利用电脑插件的大模型功能（解释）来解读，比翻译效果好。直接发给AI，让AI帮你解读。jupyter魔法命令。Ctrl进入内部查看。