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
时间: 2023-06-20 11:08:14 浏览: 42
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。
相关问题
drop_feats = ["date", "atemp", "casual", "registered"]
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。
def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思
这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数,输入参数是一个批量的图数据,其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征,然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。最后,将处理后的节点特征重新组织成一个三维张量并返回。