# 如果已经进行过特征筛选，则直接保留重要特征 if os.path.exists('model/easy_feature_select.csv'): df_importances = pd.read_csv('model/easy_feature_select.csv', encoding='gbk') important_features = df_importances.features.tolist() x_train, x_test = x_train[important_features], x_test[important_features] df_ft = df_ft[['label'] + important_features] # 如果为进行特征筛选，则直接删除无用特征 elif cfg_dict['features']['features_not_use_temp']!='': drop_features = cfg_dict['features']['features_not_use_temp'].split(',') x_train.drop(drop_features, axis=1, inplace=True) x_test.drop(drop_features, axis=1, inplace=True) # x_train, x_test = x_train[important_features], x_test[important_features] df_ft = df_ft.drop(drop_features, axis=1, inplace=True)

这段代码用于特征筛选。

首先，代码检查是否存在名为 'model/easy_feature_select.csv' 的文件。如果文件存在，则读取该文件的内容到一个名为 df_importances 的数据框中，其中包含了特征的重要性信息。然后，将重要特征的列名存储在一个名为 important_features 的列表中。接着，代码根据重要特征列表，从 x_train 和 x_test 数据框中保留这些特征，同时从 df_ft 数据框中保留 'label' 列和重要特征列。

如果文件 'model/easy_feature_select.csv' 不存在，则检查配置参数 cfg_dict['features']['features_not_use_temp'] 的值是否为空。如果不为空，说明存在需要删除的无用特征。将 cfg_dict['features']['features_not_use_temp'] 字符串以逗号为分隔符拆分成一个名为 drop_features 的列表。然后，代码分别从 x_train、x_test 和 df_ft 数据框中删除 drop_features 中包含的特征列。

这段代码的作用是根据特征的重要性或者配置参数来进行特征筛选。如果已经进行过特征筛选，则保留重要特征；如果没有进行特征筛选，则直接删除无用特征。最终得到的 x_train、x_test 和 df_ft 数据框中只包含需要使用的特征列。