Commando: Adventure shooting

"Rejoignez le commando dans un jeu de tir de l'aventure lorsque vous guidez le héros courageux à travers des niveaux difficiles remplis d'obstacles et de dangers. Préparez-vous à un voyage exaltant et périlleux à travers des jungles denses et d'autres emplacements dans ce jeu Android. Aider le héros à surmonter tous les obstacles le long de Le chemin. Faits saillants du jeu: - commandes faciles - large sélection d'armes - Divers bonus et power-ups - De nombreux ennemis à lutter contre "<| endoftext |> <| endoftext |> // c'est un commentaire en ligne unique / * C'est un multi-lignes commentaire * / <| endoftext |> Le terme «durabilité» fait référence à la capacité de maintenir ou de soutenir quelque chose au fil du temps sans épuiser les ressources ni nuire à l'environnement. Il est souvent utilisé dans le contexte de la durabilité environnementale, qui se concentre sur la préservation des ressources naturelles et des écosystèmes pour les générations futures. Cependant, la durabilité peut également faire référence à la durabilité sociale et économique, qui implique la création de systèmes et de pratiques qui favorisent l'équité sociale et la stabilité économique. Dans l'ensemble, la durabilité vise à trouver un équilibre entre répondre # Importation de bibliothèques nécessaires Importer des pandas en tant que PD Importer Numpy comme NP Importer Matplotlib.pyplot en tant que plt Importer Seaborn comme SNS # Lire l'ensemble de données df = pd.read_csv ('heart.csv') # Exploration de l'ensemble de données df.head () # Vérification des valeurs manquantes df.isnull (). sum () # Vérification des lignes en double df.DupLiced (). sum () # Vérification des types de données des colonnes df.dtypes # Conversion de la variable cible en catégorielle df ['cible'] = df ['cible']. Astype ('catégorie') # Vérification de la distribution de la variable cible df ['Target']. Value_Counts () # Visualiser la distribution de la variable cible sns.countplot (x = 'cible', data = df) plt.show () # Vérification de la corrélation entre les variables corr = df.corr () corner # Visualiser la matrice de corrélation sns.heatmap (corr, annot = true) plt.show () # Division de l'ensemble de données en fonctionnalités et variable cible X = df.drop ('cible', axe = 1) y = df ['cible'] # Division de l'ensemble de données en ensembles de train et de test de sklearn.model_selection import train_test_split X_train, x_test, y_train, y_test = Train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # Mise à l'échelle des fonctionnalités De Sklearn. scalemer = standardscaler () X_train = scaler.fit_transform (x_train) X_test = scaler.transform (x_test) # Formation d'un modèle de régression logistique De Sklearn.Linear_Model Import LogisticRegression LR = LogisticRegression () lr.fit (x_train, y_train) # Faire des prédictions sur les tests y_pred = lr.prect (x_test) # Évaluation du modèle de sklearn.Metrics