def get_dataset(history_field, middle_field, label_field): """构造数据集 Args: Returns: """ # 特征工程 week_feat = get_week_feature(label_field) # 日期特征 simple_feat = get_simple_feature(label_field) # 示例简单特征 # 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1) # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): # 表示训练集和验证集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: # 表示测试集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) # 修正数据类型 dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) # 去重 dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) # 返回 return dataset为什么

时间: 2024-04-24 18:22:14 浏览: 14
这是一个函数,用于构造数据集。该函数接受3个参数:history_field(历史数据集),middle_field(中间数据集),label_field(标签数据集)。函数的返回值为一个数据集。 在函数内部,首先对标签数据集进行特征工程,得到了包含日期特征的“week_feat”和示例简单特征的“simple_feat”两个数据集。然后,对这两个数据集进行合并,得到一个“dataset”数据集。在合并过程中,对于“simple_feat”中与“week_feat”中重复的属性,只保留一个,这些属性即为每个特征块的交集。通过“drop”函数删除无用属性,并将标签列移动到数据集最后一列。如果数据集中包含“Date”列,则表示为训练集和验证集,否则表示为测试集。 接着,对数据类型进行修正,包括将用户ID、优惠券ID、领取日期和距离转换为整数类型。如果数据集中包含标签列,则将标签列也转换为整数类型。 最后,通过“drop_duplicates”函数去重,并重新设置数据集的索引。最后返回构造好的数据集。
相关问题

train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field)

这行代码的作用是从数据集中获取训练集和验证集。 假设`dataset`是一个数据集对象,`'data'`是指数据集所在的路径。`text_field`和`label_field`是数据集中文本字段和标签字段的定义。 通过调用`get_dataset`方法,可以从指定路径的数据集中获取训练集和验证集。通常情况下,训练集用于模型的训练和参数优化,而验证集用于在训练过程中评估模型的性能和选择最佳的超参数。 返回的`train_dataset`和`dev_dataset`是包含文本字段和标签字段的数据集对象,可以在训练过程中使用它们来迭代和加载数据。 希望这个解释对您有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。

AttributeError: 'list' object has no attribute 'get_dataset_size'

AttributeError是Python中的一个异常类型,表示对象没有指定的属性或方法。在这个错误信息中,'list' object has no attribute 'get_dataset_size',意味着你尝试在一个列表对象上调用了一个名为'get_dataset_size'的方法,但是该方法在列表对象中不存在。 列表是Python中的一种数据结构,它是一个有序的可变集合。列表对象没有内置的'get_dataset_size'方法,因此当你尝试调用该方法时,Python会抛出AttributeError异常。 可能的原因是你误将一个列表对象当作了一个具有'get_dataset_size'方法的对象来使用。请检查你的代码,确保你正在操作正确的对象类型。

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