- 机器学习从入门到入职:用sklearn与keras搭建人工智能模型
- 张威
- 186字
- 2025-02-18 09:20:57
4.5 自定义预处理
当上述方法并不能完全覆盖开发者数据处理的场景时,在很多场景中需要对数据源经过特定的函数运算才能进一步提交给模型训练,具体如下。
·加密数据需要解密。
·财务数据需要进行汇总核算等操作。
·水文数据需要进行加权计算。
·市场数据需要生成新的指标。
诸如此类,现有的通用预处理方法不足以满足业务要求时,还可以通过自定义预处理的方式进行处理。其代码实现如下:

其输出结果如下:
