删除逻辑新增去掉相关性小于0.6的特征

config_jingbo.py

@@ -232,8 +232,8 @@ is_fivemodels = False # 是否使用之前保存的最佳的5个模型
 is_edbcode = False # 特征使用edbcoding列表中的
 is_edbnamelist = False # 自定义特征，对应上面的edbnamelist
 is_update_eta  = False  # 预测结果上传到eta
-is_update_report = True # 是否上传报告
-is_update_warning_data =  True # 是否上传预警数据
+is_update_report = False # 是否上传报告
+is_update_warning_data =  False # 是否上传预警数据
 
 
 # 连接到数据库

lib/dataread.py

@@ -652,7 +652,7 @@ def check_column(df,col_name,two_months_ago):
         '''
         if 'ds' in col_name or 'y' in col_name:
             return False
-        df_check_column = df[['ds',col_name]]
+        df_check_column = df[['ds',col_name,'y']]
         df_check_column = df_check_column.dropna()
 
         if len(df_check_column) == 0:
@@ -662,6 +662,12 @@ def check_column(df,col_name,two_months_ago):
         if df_check_column[(df_check_column['ds']>= two_months_ago)].groupby(col_name).ngroups < 2:  
             print(f'180没有更新：{col_name}')
             return True
+        
+        # 判断相关系数大于0.6
+        if abs(df_check_column[col_name].corr(df_check_column['y'])) < 0.6:
+            print(f'相关系数小于0.6：{col_name}')
+            return True
+        
         corresponding_date = df_check_column.iloc[-1]['ds']
         return corresponding_date < two_months_ago