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第1题

使用test_x数据集计算只包含部分变量var_new的新模型model_new的AUC值： auc = (y_true=test_y, y_score=model_new. (test_x[var_ne
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第2题

将数据集data中的所有变量缩放到区间[0,5]，结果保存在data_scale中： new_scaler = ( =(0,5)) data_scaler = new_scaler.fit_transfo
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第3题

使用boston数据实现线性回归模型填补。首先初始化一个线性回归模型，模型的训练集为train，将含有缺失值的变量LSTAT作为目标变量，其余变量作为自变量拟合模型： train = boston.dropna(subset=["LSTA
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第4题

查看数据集car_data中所有变量缺失值情况，将结果保存在对象missing_car中： missing_car = car_data. .sum()
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