BovenPeng
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在Seaborn 0.90文档[更新日志](https://seaborn.pydata.org/whatsnew.html?highlight=factorplot)提及，factorplot() 被重命名为catplot()，若使用factorplot()则会有warning信息，且会在之后逐步移除。 杰少可以改一下[低维度特征可视化与强特征构造](https://github.com/dayeren/Kaggle_Competition_Treasure/blob/master/Models/Visualization/%E4%BD%8E%E7%BB%B4%E5%BA%A6%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E4%B8%8E%E5%BC%BA%E7%89%B9%E5%BE%81%E6%9E%84%E9%80%A0.ipynb)，这个JupyterNotebook中调用的factorplot()。
首先非常感谢杰少对于Kaggle竞赛的相关分享。 在此作为一个初入此领域的同学想请问下杰少，关于[List of Fake Samples and Public/Private LB split](https://www.kaggle.com/yag320/list-of-fake-samples-and-public-private-lb-split)中，能否在查找samples generator部分的两个code block上，进行代码逻辑上的解释吗？ 代码如下： ``` df_test_real = df_test[real_samples_indexes].copy() generator_for_each_synthetic_sample = [] # Using 20,000 samples should be enough. # You can use...