Обсуждение статьи "Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход" - страница 8

[Maxim Dmitrievsky]

Roman Poshtar #:

Ошибок нет. MA 200

Код

Вот лог

А попробуйте pip update pandas

Я через miniconda питон 9.1, там пандас позже напишу версию

[Maxim Dmitrievsky]

Maxim Dmitrievsky #:
А попробуйте pip update pandas

Я через miniconda питон 9.1, там пандас позже напишу версию

>>> import pandas as pd

>>> pd.__version__

'2.2.0'

[Roman Poshtar]

Maxim Dmitrievsky #:
miniconda

Буду пробовать  miniconda. СПС!

[Roman Poshtar]

Кажется понял в чем проблема. Нету значений машки при больших периодах. Буду думать. Спасибо за помощь.

[Maxim Dmitrievsky]

Roman Poshtar #:
Кажется понял в чем проблема. Нету значений машки при больших периодах. Буду думать. Спасибо за помощь.

Значит истории мало, нужно больше файл. Размер датафрейма всегда уменьшается на период самой большой Машки, потому что первые значения не определены. Но там стоит dropna(), который удаляет все NaN

Странно, почему у вас возвращаются эти эти столбцы.

[Roman Poshtar]

Maxim Dmitrievsky #:
Значит истории мало, нужно больше файл. Размер датафрейма всегда уменьшается на период самой большой Машки, потому что первые значения не определены. Но там стоит dropna(), который удаляет все NaN

Странно, почему у вас возвращаются эти эти столбцы.

Максим, подскажите как удалить эти столбцы из конечного массива. Не силен в Питоне. Хочу попробовать свои наборы признаков. Спасибо.

[Maxim Dmitrievsky]

Roman Poshtar #:

Максим, подскажите как удалить эти столбцы из конечного массива. Не силен в Питоне. Хочу попробовать свои наборы признаков. Спасибо.

Функция get_prices уже это делает в конце: 

return prices.dropna()

[Roman Poshtar]

Maxim Dmitrievsky #:

Функция get_prices уже это делает в конце: 

Ясно. Спасибо.

[Roman Poshtar]

prices.dropna()

В конце не работала. Архив все равно содержал Nan значения. Решил простым удалением строк.