train_data2, test_data2 = auto_features_make(train_data,test_data,func_dict,col_list=test_data.columns)

根据代码看来，这段代码是调用`auto_features_make`函数，将`train_data`和`test_data`作为输入，同时传入了一个`func_dict`参数和一个`col_list`参数。`auto_features_make`函数的作用是自动生成特征，根据`func_dict`中定义的函数对数据进行处理，生成新的特征。`col_list`参数则是指定需要处理的列。最后，这段代码将生成的训练数据和测试数据分别赋值给`train_data2`和`test_data2`。

相关问题

def auto_features_make(train_data,test_data,func_dict,col_list): train_data, test_data = train_data.copy(), test_data.copy() for col_i in col_list: for col_j in col_list: for func_name, func in func_dict.items(): for data in [train_data,test_data]: func_features = func(data[col_i],data[col_j]) col_func_features = '-'.join([col_i,func_name,col_j]) data[col_func_features] = func_features return train_data,test_data

这个函数`auto_features_make`用于自动生成特征的组合。

输入参数包括`train_data`和`test_data`，分别代表训练集和测试集的数据。`func_dict`是一个字典，其中包含了不同的交叉特征操作。`col_list`是一个列表，包含了要进行特征组合的列名。

在函数内部，首先对训练集和测试集进行了拷贝，以避免对原始数据的修改。

接下来，通过嵌套的循环遍历`col_list`中的每一列，并对其进行组合。对于每一列的组合，遍历了`func_dict`中的每个函数，并利用该函数对训练集和测试集的对应列进行操作，生成新的组合特征。

生成的组合特征列名被命名为原始列名和函数名以及另一列名的组合，并将生成的特征添加到对应的数据中。

最后，函数返回更新后的训练集和测试集。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，具体的实现方式可能会根据你的需求有所不同。如果你对这段代码还有其他疑问，或者需要进一步的帮助，请随时提问。

for data in [train_data,test_data]: func_features = func(data[col_i],data[col_j]) col_func_features = '-'.join([col_i,func_name,col_j]) data[col_func_features] = func_features

这段代码是在对训练集和测试集的每一列特征组合操作。

通过循环遍历一个包含训练集和测试集的列表`[train_data, test_data]`，其中`data`变量依次指向训练集和测试集。

在每次迭代中，使用选定的函数`func`对`data`中的列`col_i`和`col_j`进行操作，生成新的特征。这个新特征被赋给变量`func_features`。

然后，使用`'-'.join([col_i, func_name, col_j])`将原始列名、函数名和另一列名连接成一个字符串，赋给变量`col_func_features`。这个字符串将作为生成的特征的列名。

最后，将生成的特征添加到`data`中，使用列名`col_func_features`并赋值为对应的特征值。

这个操作在循环的每次迭代中都会对训练集和测试集执行，以生成所有可能的特征组合。

如果你对这段代码还有其他疑问，或者需要进一步解释，请随时提问。