В нём есть поля в качестве входных данных и поле целевой переменной. Данные - обычные числа float.То есть у нас и X и y непрерывные и это задача регрессии. 70% процентов может быть у задач классификации. (у задач регрессии другие метрики R2 score, MSE, RSME и.т.д) И пусть алгоритм будет например логистическая регрессия (он решает задачи классификации y ДИСКРЕТНЫЙ. На самом деле в ТЕОРИИ и только в ТЕОРИИ и линейная регрессия может быть использована для задач классификации (на практике этого не делают).
ну там где есть вариативность 100% гарантии конечно нет, не одни метод статистического анализа или машинного обучения не гарантирует 100% результата. Если же мы опустим сто "процентность" то поможет, и еще как поможет.
И самое главное, не факт, что все это поможет.
df = pd.DataFrame(data=listPrices, columns = ['Price1','Price2'])pd.concat([main_df,df],axis=1,ignore_index=True)pd.merge(main_df,df)
numeric_transformer = Pipeline(
steps=[("scaler", StandardScaler()),]
)
categorical_transformer = Pipeline(
steps=[
("encoder", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")),
]
)
Буду честен я использовал побитовые машинально, потому что основной код который пишу это pandas а там вместо логических используются побитовые. Но я не должен машинально использовать, а должен понимать, что делаю, python мой основной язык. По большему счету мне ПОВЕЗЛО, что код не имеет побочных эффектов. Повезло, это не профессионально и не куда не годится.
Я вечерком открыл побитовую арифметику и не нашел потенциальных побочных эффектов. Где у нас могут проблемы (как мне думается) если мы вылетим где то из 0 или 1. например 10 & 9 он вернет 8, почему потому что в результате побитового умножения мы мы получим 8 (сначала в бинарном представлении) ну и он конвертирует в целое число 8. Ну и такие кейсы это не то что мы хотим. Но за счет того что любой критерий это True или False то есть 1 или 0, я не увидел не каких кейсов где это будет иметь непредсказуемое поведение.
В любом случае спасибо за дискуссию, лучше лишний раз что то повторить и разобраться.