type_dw_dummy = pd.get_dummies(table_2[['report_id', 'query_reason']])

这是一个 pandas 库中的函数，用于将表格中的某些列转换为虚拟变量。具体来说，它将指定的列中的每个唯一值都转换为一个新的列，并将每行中的相应值设置为 1 或 0。这个函数的输入是一个包含要转换列的表格和列名的列表，输出是一个包含虚拟变量的新表格。

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class MapCNN(nn.Module): def __init__(self, cfg): super().__init__() self.convs = nn.ModuleList() map_channels = cfg.get('map_channels', 3) patch_size = cfg.get('patch_size', [100, 100]) hdim = cfg.get('hdim', [32, 32]) kernels = cfg.get('kernels', [3, 3]) strides = cfg.get('strides', [3, 3]) self.out_dim = out_dim = cfg.get('out_dim', 32) self.input_size = input_size = (map_channels, patch_size[0], patch_size[1]) x_dummy = torch.randn(input_size).unsqueeze(0) for i, _ in enumerate(hdim): self.convs.append(nn.Conv2d(map_channels if i == 0 else hdim[i-1], hdim[i], kernels[i], stride=strides[i])) x_dummy = self.convs[i](x_dummy) self.fc = nn.Linear(x_dummy.numel(), out_dim) def forward(self, x): for conv in self.convs: x = F.leaky_relu(conv(x), 0.2) x = torch.flatten(x, start_dim=1) x = self.fc(x) return x

这是一个PyTorch神经网络模型类，命名为MapCNN。在初始化函数__init__中，通过配置字典cfg读取网络的参数，如地图通道数、补丁大小、隐藏维度、卷积核大小和步长等。接着通过nn.ModuleList建立多个卷积层，并使用nn.Conv2d实现。最后通过nn.Linear实现全连接层。在前向传播函数forward中，依次通过每一个卷积层处理输入数据x，并使用F.leaky_relu实现激活函数。最后通过全连接层计算最终的输出。

all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True) all_features.shape

这段代码的作用是对对象型特征进行独热编码（One-Hot Encoding），将其转化为数值型特征，以便于后续的建模和预测。其中 pd.get_dummies() 函数可以将对象型特征转化为数值型特征，并将每个特征的每个取值转化为一个新的二元特征，这些新的特征取值为 0 或 1，代表原特征是否具有该取值。参数 dummy_na=True 表示会将缺失值（NaN）也当作一种特殊取值进行编码。最后，该段代码返回处理后的特征集合 all_features，并输出其形状（行数和列数）。