ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生

简介: ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生

推荐文章

ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生

ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生实现

ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生

ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生实现

基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生

输出结果

1. type: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
2.    customer_id zip_code           join_date date_of_birth
3. 0            1    60091 2011-04-17 10:48:33    1994-07-18
4. 1            2    13244 2012-04-15 23:31:04    1986-08-18
5. 2            3    13244 2011-08-13 15:42:34    2003-11-21
6. 3            4    60091 2011-04-08 20:08:14    2006-08-15
7. 4            5    60091 2010-07-17 05:27:50    1984-07-28
8. feature_matrix_customers 
9.              zip_code  DAY(date_of_birth)  DAY(join_date)  \
10. customer_id                                                
11. 1              60091                  18              17
12. 2              13244                  18              15
13. 3              13244                  21              13
14. 
15.              MONTH(date_of_birth)  MONTH(join_date)  WEEKDAY(date_of_birth)  \
16. customer_id                                                                   
17. 1                               7                 4                       0
18. 2                               8                 4                       0
19. 3                              11                 8                       4
20. 
21.              WEEKDAY(join_date)  YEAR(date_of_birth)  YEAR(join_date)  
22. customer_id                                                            
23. 1                             6                 1994             2011
24. 2                             6                 1986             2012
25. 3                             5                 2003             2011
26. features_defs_customers: 9 [<Feature: zip_code>, <Feature: DAY(date_of_birth)>, <Feature: DAY(join_date)>, <Feature: MONTH(date_of_birth)>, <Feature: MONTH(join_date)>, <Feature: WEEKDAY(date_of_birth)>, <Feature: WEEKDAY(join_date)>, <Feature: YEAR(date_of_birth)>, <Feature: YEAR(join_date)>]
27. <Feature: MONTH(date_of_birth)>
28. The month of the "date_of_birth".

 

设计思路

 



目录
打赏
0
0
0
0
1043
分享
相关文章
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
290 1
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点
334 1
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
354 0
关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理,进行数据探索,选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。
【7月更文挑战第5天】这是一个关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理(填充缺失值,处理异常值),进行数据探索(可视化和统计分析),选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。此案例展示了数据科学的典型流程。
130 2
构建NLP 开发问题之如何在数据加载框架中实现从两个ODPS表中分别读取正样本和负样本,并在batch内以1:1的方式混合
构建NLP 开发问题之如何在数据加载框架中实现从两个ODPS表中分别读取正样本和负样本,并在batch内以1:1的方式混合
数据分析之可重复与独立样本的T-Test分析
数据分析之可重复与独立样本的T-Test分析
70 2
特征工程对ML/DL至关重要,涉及数据清洗、转换和特征选择,以提升模型预测和泛化能力。
【6月更文挑战第28天】特征工程对ML/DL至关重要,涉及数据清洗、转换和特征选择,以提升模型预测和泛化能力。它改善数据质量,浓缩关键信息,优化性能,增强解释性。特征选择,如过滤法、RFE、嵌入式和包裹式方法,是关键步骤,常需迭代和结合业务知识。自动化工具如AutoML简化了这一过程。
85 0
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。(上)
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。
411 0
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。(上)
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。(下)
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。(下)
323 0
大数据分析实验,包含五个子实验:wordCount实验,PageRank实验,关系挖掘实验,k-means算法,推荐系统算法。(下)