def feature_extracter(train_df, test_df, binary_flag=False, m_features=1000, has_test=True):中的has_test=true是什么意思

`has_test`是一个布尔型参数，用于指示是否输入了测试数据。如果该参数为`True`，则表示在特征提取时需要同时处理训练数据和测试数据；如果该参数为`False`，则表示只需要处理训练数据，不需要处理测试数据。

在函数中，`has_test`参数的默认值为`True`，因此如果函数调用时不指定该参数，将默认同时处理训练数据和测试数据。如果将`has_test`参数设置为`False`，则函数将只处理训练数据，例如：

train_features = feature_extracter(train_df, test_df, binary_flag=False, m_features=1000, has_test=False)

上述代码中，`feature_extracter`函数只处理`train_df`中的数据，并返回训练数据的特征矩阵。如果不需要处理测试数据，可以将`has_test`参数设置为`False`。