这段代码是使用逻辑回归模型对心脏病数据进行预测，并计算均方误差（MSE）作为模型的评估指标。
首先，根据特征选择将原始数据集中的相关列提取出来，包括’age’,‘gender’,‘chest_pain’,‘rest_bps’,‘cholestrol’,‘fasting_blood_sugar’,‘rest_ecg’,‘thalach’,‘exer_angina’,‘old_peak’,‘slope’, ‘ca’, ‘thalassemia’以及目标变量’target’。然后将特征数据赋值给X，目标变量赋值给Y。
接下来，通过调用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本的30%。设置random_state参数可以确保每次划分的结果相同。
然后建立逻辑回归模型lr，并调用fit方法对训练集进行训练。
接着使用训练好的模型对测试集进行预测，得到y_pred。
最后使用mean_squared_error函数计算真实值Y_test与预测值y_pred之间的均方误差，并打印输出。
请注意，在代码中有重复部分，只需执行一次即可。以下是简化版的代码：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
data8 = data[['age', 'gender', 'chest_pain', 'rest_bps', 'cholestrol', 'fasting_blood_sugar', 'rest_ecg', 'thalach', 'exer_angina', 'old_peak', 'slope', 'ca', 'thalassemia', 'target']]
Y = data8['target']
X = data8.iloc[:, 1:len(data)-1]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3, random_state=0)
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, Y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
print("模型预测的均方误差:", metrics.mean_squared_error(Y_test, y_pred))
希望对你有所帮助！
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
