NoOneNoBody
272 天前
好多模型人家都弄好了，写个程序其实不难，不怕见笑，我只会抄
例如 sklearn AgglomerativeClustering 聚类核心代码就两行
agglomerative = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters)
clusters = agglomerative.fit_predict(scaled_weighted_features)
但是大量的工作是怎么整理数据符合 fit_predict 的要求，还有就是跑一次可能很耗时，如果结果不理想，就要重新组织数据再一次，再一次，再一次……
更多的工作在查错，因为数据量太大，你搞不清是哪一个样本出错的，或者是怎样的错误
例如跑着跑着断了，报错是维度不一致，想维度问题其实是想不通的，一般数据都是批量处理的，不会出现单个数据维度异常，其实更大可能是某个数据为空或者 np.nan ，模型优先“检查维度”导致报错是维度不一致
原始数据不为空，但一些转换处理会导致部分变为空，例如 rolling 移动窗口首尾有窗口不够的问题，diff 左右值求差必然少一个，过滤数据后忘了“补齐”或“对齐”……诸如此类
还有前面说的 float 类型的事，数据没错，程序逻辑也没错，就是跑起来就报错，因为 pytorch 默认 float32 ，但 numpy 默认 float64……破，搞了我几个小时，一直以为数据错了
如果用到 numba 加速的话，类型也是大问题
个人建议 numpy/pandas 还是要熟，有批量转换和查找的能力，“查找”就是定位，找到哪一行哪一列的数据
我近半年写的代码，写出来都是很快，随机模拟生成数据都能跑，就是用实际数据就断，估计近半时间都是在花类型的查“错”上