А, я понял. Тут терминологическое разногласие.
При использовании модуля multiprocessing можно наблюдать ощутимый оверхед, но это не потоки. Не те потоки, которые обычно подразумевают под "многопотоком" все остальные программисты не только на питоне.
Просто в multiprocessing интерфейс имитирует threading.

Как я понял, в R чудесным образом парсинг чуть удачнее сделан, а в питоне вы парсер на питоне используете?
Как строки загрузите время и есть функция to_timedelta. Дальше сложить с другой колонкой.
Должно быть лучше

Ребят, я вас умоляю, подскажите плиз, как сделать кнопку для бота на питоне в телеге, чтобы при нажатии кнопки, вылезло меню из кнопок

name = ''
@bot.message_handler(content_types=['text'])
def start(message):
if message.text == '/reg':
bot.send_message(message.from_user.id, "Как тебя зовут?")
bot.register_next_step_handler(message, get_name) #следующий шаг – функция get_name
else:
bot.send_message(message.from_user.id, 'Нажми-> /reg')

def get_name(message): #получаем имя
global name
name = message.text
bot.send_message(message.from_user.id, 'Очень приятно, '+name+'🤝\nЯ FinBot и знаю многое из мира финансов💰\nПоказать, что я могу?')
bot.register_next_step_handler(message, info)
def info(message):
keyboard = types.InlineKeyboardMarkup() # наша клавиатура
key_knig = types.InlineKeyboardButton(text='Канал с электронными книгами', callback_data='knig') # кнопка «Да»
keyboard.add(key_knig) # добавляем кнопку в клавиатуру
key_otchet = types.InlineKeyboardButton(text='Ссылки на отчёты компаний', callback_data = 'otchet')
keyboard.add(key_otchet)
question = '⬇'+name+', выбери то, что тебе интересно⬇'
bot.send_message(message.from_user.id, text = question, reply_markup = keyboard)
@bot.callback_query_handler(func=lambda call: True)
def callback_worker(call):
if call.data == "knig":#call.data это callback_data, которую мы указали при объявлении кнопки
bot.send_message(call.message.chat.id, 'Лови👉 t.me/bibliofin')
elif call.data == "otchet":
keyot = types.InlineKeyboardMarkup() # Создаём клавиатуру заново
key_cola = types.InlineKeyboardButton(text='Coca-cola', callback_data='cola')
keyot.add(key_cola)

bot.polling()
[Ссылка]
БиблиоФин
http://t.me/bibliofin

Кучу времени убил

За ссылку сори, не реклама

Уже в конце где if elif

Вот там написал кнопку, но не катит(

Я новичок, строго не судите, это первое крупное моё задание

здесь спроси
https://t.me/python_scripts
ну или там подскажут более правильный чатик

Ребят, хоть убейте не понимаюю, почему в градиентном бустинге мы в качестве правильных ответов при обучении берем вектор сдвигов в направлении антиградиента, а не y_train, что это дает? Если у вас тоже были с этим сложности, скиньте плиз материал, который помог разобраться)

Потому как перед нами стоит задача минимизации. Метод и заключается в том, чтобы идти к локальному минимуму, идя по точкам -градиента(т.е. наискорейшего уменьшения функции)

Пусть меня более опытные попровят, если ошибаюсь. Сам только начал в мл вкатываться

Окей, наискорейшее уменьшение функции происходит, когда производную ошибки (y_test - y_pred) мы приравниваем к нулю, вычисляем значение весов (коэффициентов), это все вроде как понятно.  Но все равно блин не понимаю, почему при операции dt_regressor.fit(X_train, -L_derivative(y_train, z)) происходит нужная нам корректировка весов

с чего вдруг так происходит, когда мы коммитимся на -L_derivative(y_train, z)) при обучении

Ну, мы ведь подбираем веса каждую эпоху, двигаясь в направлении -градиент, ища таким образом локальный минимум

А что в списке coefficients_list после обучения? Там есть что-то отличное от 0.9?

На этом этапе нет, а следующем да, шаг уменьшается

Значит на этом этапе у вас никакой корректировки весов не происходит). Да и не видно здесь такого. У вас просто каждый последующий алгоритм исправляет ошибки предыдущего(предсказывает отрицательный вектор остатков). Суть метода такая.

Выкладывайте следующий этап) здесь нет того про что вы спрашиваете)

окей, но тут меняется только длина шага, чтобы не промахнуться мимо минимума) а сам принцип  тот же самый. А я как раз-таки и не понимаю принцип)