drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]
时间: 2023-06-20 17:08:15 浏览: 61
这段代码很可能是在数据预处理的过程中,将数据集中的一些特征删除。具体来说,这段代码删除了名为 "date"、"atemp"、"casual" 和 "registered" 的四个特征。其中,"date" 可能是日期,"atemp" 可能是体感温度,"casual" 可能是非注册用户租用自行车的数量,"registered" 可能是注册用户租用自行车的数量。删除这些特征可能是因为它们对于训练模型没有太大帮助,或者因为它们之间存在一些相关性,删除其中几个可能会使模型表现更好。
相关问题
cat_feats = ["hour", "weekday", "day", "month", "season", "holiday", "workingday", "weather"] num_feats = ["temp", "humidity", "windspeed"] drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]解释一下
这段代码定义了三个列表变量:
- `cat_feats`:代表分类特征,包括小时、星期几、日期、月份、季节、假期、工作日和天气情况。
- `num_feats`:代表数值特征,包括温度、湿度和风速。
- `drop_feats`:代表需要从数据集中删除的特征,包括日期、体感温度、非注册用户数量和注册用户数量。
这些特征将用于分析和建模。其中分类特征是指离散型变量,而数值特征是指连续型变量。删除特征可能是因为它们对建模没有帮助或者会引起过拟合等问题。
class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)
这段代码定义了一个名为 `MemoryEncoding` 的类,它是一个继承自 `nn.Module` 的神经网络模块。
在 `__init__` 方法中,它接受三个参数:`in_feats`(输入特征的大小)、`out_feats`(输出特征的大小)和 `mem_size`(内存大小)。然后,它调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`,并将输入参数保存为类的属性。
接下来,它创建了几个神经网络层:
- `self.linear_coef` 是一个线性层,将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。
- `self.act` 是一个带有负斜率的泄露线性整流单元(LeakyReLU)激活函数。它用于引入非线性性并提高模型的表达能力。
- `self.linear_w` 是另一个线性层,将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。
这些神经网络层将在模块的前向传播过程中使用,用于对输入数据进行编码和生成权重。
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