解释这段代码#2.6 特征删除和融合创建新特征 #features['Utilities'].describe() #Utilities: all values are the same(AllPub 2914/2915) #Street: Pave 2905/2917 #PoolQC: too many missing values, del_features = ['PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley', 'Fence','FireplaceQu'] missing>50% #改进点4：删除更多特征del_features = ['PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley', 'Fence','FireplaceQu'] features = features.drop(['Utilities', 'Street', 'PoolQC',], axis=1) #features = features.drop(['Utilities', 'Street', 'PoolQC','MiscFeature', 'Alley', 'Fence'], axis=1) #FireplaceQu建议保留

这段代码是用来对数据集中的特征进行删除和融合，以创建新的特征。首先，使用.describe()方法查看了一个叫做"Utilities"的特征的描述统计信息，发现所有值都是相同的（AllPub 2914/2915），即该特征对于区分不同的房屋并没有太大作用。接着，查看了其他特征，发现"PoolQC"这个特征的缺失值太多，超过了50%，因此决定将其和其他几个特征（"MiscFeature", "Alley", "Fence", "FireplaceQu"）一起删除。同时，也删除了"Utilities"和"Street"这两个特征。最后，注意到"FireplaceQu"这个特征建议保留，并没有被删除。

相关问题

pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException: No `test_dataloader()` method defined to run `Trainer.test`.

这个错误是由 PyTorch Lightning 框架抛出的，通常出现在测试阶段缺少 `test_dataloader()` 方法的情况下。

要解决这个错误，你需要在你的 PyTorch Lightning 模型中实现一个 `test_dataloader()` 方法，该方法应该返回一个 `DataLoader` 对象，用于加载测试数据。例如：

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        pass
    
    def __len__(self):
        return 10
    
    def __getitem__(self, idx):
        return idx, idx + 1

class MyModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
        
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)
    
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        y_hat = self(x)
        loss = F.mse_loss(y_hat, y)
        self.log('train_loss', loss)
        return loss
    
    def configure_optimizers(self):
        return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001)
    
    def test_dataloader(self):
        return DataLoader(MyDataset(), batch_size=2)

在上面的代码中，我们实现了一个简单的 PyTorch Lightning 模型 `MyModel`，并在其中定义了一个 `test_dataloader()` 方法，该方法返回一个 `DataLoader` 对象，用于加载测试数据。在这个例子中，我们使用了一个简单的数据集 `MyDataset`，用于生成一些虚拟数据。

如果你已经实现了 `test_dataloader()` 方法，但仍然遇到了这个错误，你可以检查一下你的 `test_dataloader()` 方法是否正确实现。你可以使用 `print` 语句或调试器来检查你的 `test_dataloader()` 方法是否返回了一个有效的数据加载器对象。

/usr/local/src/cmake-3.14.0/Utilities/cmcurl/curltest.c:1:10: 致命错误：curl/curl.h：No such file or directory #include "curl/curl.h"

这个错误提示表明你的代码中包含了 `curl/curl.h` 头文件，但是编译器找不到该文件。这通常是因为你没有安装 `libcurl` 库或者没有将其包含路径添加到编译器的搜索路径中。

你可以尝试使用以下命令安装 `libcurl` 库：

sudo apt-get install libcurl4-gnutls-dev

如果你已经安装了 `libcurl` 库，那么你需要将其包含路径添加到编译器的搜索路径中。你可以在编译命令中使用 `-I` 选项指定头文件的路径，例如：

gcc -o output myfile.c -I/path/to/curl/include -L/path/to/curl/lib -lcurl

其中 `-I` 选项指定头文件的路径，`-L` 选项指定库文件的路径，`-lcurl` 选项指定链接 `libcurl` 库。你需要根据你自己的情况修改路径。