Python 分离因变量和自变量

我建立了一个线性回归模型，但不知道什么是需要分开的因变量和自变量

有人能解释一下代码吗

x = data.iloc[:, 0:1].values
y = data.iloc[:, 1]

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机器学习模型就是这样工作的：你给它一堆输入和输出。然后，当一个模型被训练时，当你给它一个输入时，你期望一个输出

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因此，在您给出的代码中，

x

输入，

y

输出，以训练模型。另外，大多数机器学习框架都分别期望输入和输出（例如：）。因此，在输入到模型之前，需要将它们分离

你能进一步解释一下吗？更多关于您试图实现的内容的上下文。是否只需要在Python中完成此操作。R中不需要吗？机器学习部分是相同的，独立于平台。

x

和

y

零件可能会因库而异。例如，某些图书馆可能不需要将它们分开；但它可能会有一些其他的限制。我一般不知道R的情况。