This code loads and preprocesses yo

This code loads and preprocesses your dataset, applies dummy encoding, label encoding, imputation, and standardization, then splits the data into a 70/30 training and testing set. It also uses Logistic Regression for the machine learning model and performs 5-fold cross-validation on the training data to assess model performance. Finally, it evaluates the model's accuracy on the testing set.

結果 (繁體中文) 1:

此程式碼載入並預處理您的資料集，應用虛擬編碼、標籤編碼、插補和標準化，然後將資料拆分為 70/30 的訓練和測試集。它還對機器學習模型使用邏輯回歸，並對訓練資料執行 5 折交叉驗證以評估模型效能。最後，它評估模型在測試集上的準確性。

結果 (繁體中文) 2:

該程式碼加載並預處理數据集，應用偽編碼、標籤編碼、插補和標準化，然後將數據折開為70/30訓練和測試集。 它還將邏輯回歸用於機器學習模型，並對訓練數據進行5倍的交叉驗證，以評估模型效能。 最後，在測試集上評估了模型的準確性。

結果 (繁體中文) 3:

此代碼加載並預處理您的數據集，應用啞元編碼、標籤編碼、插補和標準化，然後將數據拆分爲70/30訓練和測試集。它還對機器學習模型使用邏輯回歸，並對訓練數據執行5重交叉驗証，以評估模型性能。最後，在測試集上評估模型的準確性。