在lgb_model.py里：
data = df.select(df.columns[2: -1]).to_pandas()

在lstm_model.py里：
feature_data: np.ndarray = df.select(df.columns[2: -1]).to_numpy()

这句代码的目的是去除['datetime','symbol','label']这三列。

如果在AlphaDataset.prepare_data时，没有用到【合并结果数据因子特征】的话，'label'确实是最后一列，没有任何问题
一旦用了【合并结果数据因子特征】'label'不是最后一列。

fit的时候，就把label当成feature了

如果是我的理解有错，请指正，谢谢

kokin wrote:

在lgb_model.py里：
data = df.select(df.columns[2: -1]).to_pandas()

在lstm_model.py里：
feature_data: np.ndarray = df.select(df.columns[2: -1]).to_numpy()

这句代码的目的是去除['datetime','symbol','label']这三列。

如果在AlphaDataset.prepare_data时，没有用到【合并结果数据因子特征】的话，'label'确实是最后一列，没有任何问题
一旦用了【合并结果数据因子特征】'label'不是最后一列。

fit的时候，就把label当成feature了

如果是我的理解有错，请指正，谢谢

感谢反馈，我们来查一下问题

没有用到【合并结果数据因子特征】的情况具体指的是？
如果是自己patch的prepare_data的话，需要自行调整polars_df中label的顺序了