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标注模块及输入特征列表作用和区别

由baolan创建,最终由small_q 被浏览 40 用户

问题

{w:100}{w:100}问下尊敬的攻城狮老师,自动标注和输入特征列表作用有何不同呢?不是很懂这个逻辑。自动标注中的label列是怎么计算出来的呢,这个label列就是为机器学习提供学习数据吗?

clip(s, lower, upper), all_quantile(s, q) 这两个函数底层是怎么实现的呢,在哪里可查看测试吗 不懂这个原理,期待老师的回复。

解答

监督式学习算法都需要训练数据有一个标签,所以平台上的机器学习算法模块都要求传入的DataFrame有一个label列,而输入特征列表是用于生产特征数据的。具体可以网上搜索一些相关知识:

https://blog.csdn.net/weixin_44039930/article/details/121879076

另外,clip(s, lower, upper), all_quantile(s, q) 这两个函数也是比较基础的数据处理函数,可以参考一些平台的文章或者网上搜索一些相关内容:

https://bigquant.com/wiki/doc/yinzi-biaodashi-mGzCw6L5WQhttps://blog.csdn.net/qq_25436597/article/details/79814870

标签

输入特征
评论
  • 监督式学习算法都需要训练数据有一个标签,所以平台上的机器学习算法模块都要求传入的DataFrame有一个label列,而输入特征列表是用于生产特征数据的。具体可以网上搜索一些相关知识:。 另外,clip(s, lower, upper), all_quantile(s, q) 这两个函数也是比较基础的数据处理函数,可以参考一些平台的文章或者网上搜索一些相关内容:
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